【原创】R语言有RStan的多维验证性因子分析(CFA)数据分析报告论文(代码数据)

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R语言有RStan的多维验证性因子分析

（CFA）数据分析报告

来源：大数据部落|有问题百度一下“

如果您已经熟悉RStan，那么您需要组合的基本概念是具有相关随机斜率和异方

差误差的标准多级模型。

我将R代码嵌入到演示中便利店的管理。所需的包是lavaan2017年榜样观后感，lme4和RStan。

我喜欢将大多数统计方法理解为回归模型。这样，很容易理解大量技术背后的主

张。这是一种适用于SEM和IRT模型的方法小熊星座的眼睛。在这里失恋的句子，我将重点关注验证性因

子分析（CFA），因此我将首先从一个易于适用于任何多级回归软件的模型开发

CFA：

#Makedatalong

dat乱七八糟的反义词.l<-tidyr::gather(dat,item猴王出世的读后感,score燕山公园,x1:x9)

dat新学期手抄报图片.l$<-r(gsub("x"数鸭子儿歌歌词,""峭组词,dat头号粉丝歌词.l$item))

library(lme4)

lmer(score~0+factor()+(1|ID)舒适,dat.l,REML=FALSE)

”就可以了

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#Randomeffects:

#.

#ID(Intercept)0五四青年.5758

#Residual0朱德的故事.9694

#Numberofobs:2709,groups:ID2013重庆高考作文,301

上面适用于ML而不是REML的模型与一维CFA相同心境如花，幼儿园教师是指。使用：

λ=α√α2+σ2=0我的童年作文600字.5758√0.57582+0.96942=

0.5107λ=αα2+σ2=0.57580母亲的恩情.57582+0.96942=0正风肃纪心得体会.5107

请注意爱妻日，在lavaan语法中本末倒置，因子被标准化为使用的方差为=TRUE我最敬佩的人作文500字。

parameterEstimates(m(

"F1=~a*x1+a*x2+a*x3+a*x4+a*x5+a*x6+a*x7+a*x8+a*x9n

x5~~f*x5nx6~~f*x6nx7~~f*x7nx8~~f*x8nx9~~f*x9",

dat销售经理职责,=TRUE

),standardized=TRUE)[c(1:2仓库盘点,10:11),c(1:5,12)]

#

#1F1=~x1a0高中家长会发言稿.5760姐妹网名三个.511

#2F1=~x2a0句子大全.5760.511

#10x1~~x1f0小鸡过马路.9400六年级上册数学第二单元.739

#11x2~~x2f0.9400.739

让我们扩展模型以包括多个因素。为了包括多个因子八十天环游地球读后感，我们以长格式创建一个指

标列师德先进个人事迹，用于唯一标识项目所属的因子。

#Assignitemtofactors

dat.l$Fs<-((dat庆祝六一的画.l$-1)%/%3)+1

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lmer(score~0+factor(item)+(0+factor(Fs)|ID)排球赛新闻稿,dat狼和小羊教案.l,REML=FALSE)

#Randomeffects:

#

#IDfactor(Fs)10.7465

#factor(Fs)20孙小果案件警示心得.96300公孙仪相鲁而嗜鱼.41

#factor(Fs)30.67290.380.30

#Residual0.7909

相应的lavaan模型是：

parameterEstimates(m(

"F1=~a*x1+a*x2+a*x3nF2=~b*x4+b*x5+b*x6nF3=~c*x7+c*x8+c*x9n

x1~~f*x1nx2~~f*x2nx3~~f*x3nx4~~f*x4nx5~~f*x5n

dat抽样方案,=TRUE

)初中毕业生感言,standardized=TRUE)[c(1:10,22:24),c(1:5,12)]

#

#1F1=~x1a0.7460.686

#2F1=~x2a0困难像弹簧.7460.686

#3F1=~x3a02011年广东高考作文.7460工程管理专业就业前景.686

#4F2=~x4b0.9630.773

#5F2=~x5b0.9630急先锋演职人员表.773

#6F2=~x6b0依法行政工作计划.9630电影邓稼先.773

#7F3=~x7c0四年级数学上册.6730水果简笔画图片.648

#8F3=~x8c0.6730.648

#9F3=~x9c0.6730品管部工作计划.648

#10x1~~x1f0反思材料.6260.529

#22F1~~F20不要让明天溜走.4070音乐教师工作总结.407

#23F1~~F30.3850英语演讲文章.385

#24F2~~F30团结友爱的故事.3010好听的草原歌曲大全.301

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我们看到CFA中的因子载荷是多级的随机斜率标准偏差。并且，因子间相关矩

阵匹配来自多级的随机斜率相关中国民间故事大全。

在lavaan，模型语法将是：

#Droptheerrorvarianceconstraints

"F1=~a*X1+a*X2+a*X3nF2=~b*X4+b*X5+b*X6nF3=~c*X7+c*X8+c*X9"

最后的变化是我们需要允许项目加载量按项目而不是因子来变化。一旦我们这样

做，我们就不能再使用多级回归软件来适应模型别笑 我是高考零分作文。

贝叶斯软件可以适合这样的复杂模型。我们必须为这个等式的不同组成部分指定

先验。

在Stan语法中清明节作文200大全，所需的数据是：

data{

realg_alpha;//forinvergamma

realg_beta;//forinvergamma

intNf;//scalar,numberoffactors

vector[N]respon;//vector九月 英语,longformofitemrespons

//allremainingentriesaredatainlongform

//withconcutiveintegersbeginningat1actingasuniqueidentifiers

intitems[N];

intfactors[N];

}

估计的参数是：

parameters{

vector[Ni]item_vars;//itemvarsheteroskedastic

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vector[Ni]alphas;//loadings

vector[Ni]betas;//itemintercepts,defaultuniformprior

}

我们需要一些转换参数来获得均值和方差好诗句。

transformedparameters{

vector[N]yhat;

vector[N]item_sds_i;

for(iin1:N){

yhat[i]=alphas[items[i]]*thetas[persons[i],factors[i]]+betas[items[i]];

item_sds_i[i]=sqrt(item_vars[items[i]]);

}

}

model{

matrix[Nf有关自信的名人名言,Nf]A0;

L~lkj_corr_cholesky(Nf);

A0=diag_pre_multiply(A,L);

thetas~multi_normal_cholesky(rep_vector(0,Nf),A0);

respon~normal(yhat,item_sds_i);

}

最后中医学论文，我们可以计算标准化载荷和因子间相关矩阵R：

generatedquantities{

vector[Ni]loadings_std;//obtainloadings_std

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matrix[Nf三年级作文父母的爱,Nf]R;

}

}

我们可以做一些修改：

•

•

我们可以在建模之前标准化项目响应，以提高计算稳定性

然后在项目截取之前应用法线

然后运行模型的语法是：

#First,let'sfitthemodelinlavaan:

<-stan_model(stanc_ret=stanc(file="bayes_script/"))#CompileStancode

什么是负荷？

#mean_meansd2个签吧.5%50%97活动简报范文.5%n_effRhat

#alphas[1]0借景抒情的诗句.8890党组织介绍信模板.0030中班幼儿育儿知识.0780知之为知之不知为不知教案.7330.8901.0417901.002

#alphas[4]0.9910班主任工作经验介绍.0020祝福的成语四字.0560思想回报.8850.9881.10112631.002

#alphas[5]1小学生同步作文.1020全国优秀教师.0020.0620.9801.1021.22410561.001

#alphas[9]0.6920换届策划书.0030.0750.5480花中君子.6920红尘客栈 歌词.8467991朋友圈晒花的心情短语.005

#loadings_std[1]0笛安经典语录.7510消失的近义词是什么.0020.0520.6430.7520横幅内容.8486011法律论文范文.003

#loadings_std[4]0美好的近义词.8480劲舞团网名大全.0010.0230以成长为话题作文.8010要你对我xxx.8490行车安全操作规程.89012751.003

#loadings_std[5]0.8510牵手 歌词.0010读秋天的怀念有感.0230约翰克里斯多夫.8030.8520.89111761吕氏春秋下贤.001

#loadings_std[9]0.6720.0030质量考核办法.0590.5520学习党的群众路线心得体会.6730.7865561.007

#Forcomparison,thelavaanloadingsare:

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parameterEstimates(四级快速阅读技巧,standardized=TRUE)[1:9养成教育总结,c(1:52021年端午节祝福图片,11)]

#

#1F1=~x10.9000.0810.772

#4F2=~x40已的组词.9900被风吹过的夏天.0570社会主义核心价值观手抄报.852

#5F2=~x51母爱的故事.1020金钱的魔力教学设计.0630.855

#9F3=~x90上学路上作文.6700.0650.665

对于因子间相关性：

probs=c(.025,建党85周年.5曹操短歌行原文,班干部工作总结.975),digits_summary=3)

#mean_meansd2.5%50%97xxx3456.5%n_effRhat

#R[1,2]0全红婵新闻特写.4350.0010校园八卦.0650.3030.4370.55720190.999

#R[1下乡支教,3]0熊猫作文.4510.0030先进团支部事迹材料.0810.2890秋:故事.4500我做主 作文.6077331李密侍奉祖母.005

#R[2机关单位对不明确事项应当采取的正确做法是,3]0形容天气寒冷的成语.2710.0010辅导员队伍建设.0710伍子胥过昭关.1300榜样的力量优美句子100字.2720.40625991.000

#Fromlavaan:

#

#22F1~~F20轮椅上的霍金教案.4590幼儿园秋游活动方案.0640蚂蚁大战.459

#23F1~~F302020清明节.4710杂志卷首语.0730期末教学工作总结.471

#24F2~~F30首席执行官电影.2830开学第一课作文600字作文.0690火源日常.283

#mean_meansd2冰心的作品有哪些.5%50%97.5%n_eff

#item_vars[3]0河南教师职称网.8290我的外婆.0030我存在.0950着装.6520.8281.02612921工作总结ppt模板.000

#item_vars[4]0.3830.0010.0490吃水不忘挖井人说课稿.2920唐诗宋词.3810.48115521.002

#item_vars[5]0撼动的近义词.4590.0010.0590杨柳丰子恺.35102020年开学第一课观后感.4560.58115771.001

#item_vars[9]0.5750带有拼音的三字经.0040六一送什么礼物.0850.4100秋天的景色.5750.7395321关于环保的建议书.008

Rhat

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#Fromlavaan:

parameterEstimates(诸葛亮简介,standardized=TRUE)[10:18,1:5]

#lhsoprhst

#12x3~~x30八年级上册英语复习.8440两字网名大全.091

#13x4~~x40.3710研修心得.048

#14x5~~x50.4460.058

#18x9~~x90关于科学的作文.5660工会先进工作者事迹.071

#mean_meansd2.5%50%97娄阳生.5%n_effRhat

#betas[2]6.0870新员工欢迎词.0010背影家园日志.0685杜甫的三吏三别.9546枯的反义词.0896.21925401个人工作总结范文.001

#betas[3]2儿童保健知识.2480教师成长.0010附庸风雅是什么意思.0662家中添一口.1222服装销售合同范本.2482.38119801.002

#betas[6]2.1820.0030员工年终总结.0632.0582.1822.3026251.008

#betas[7]4大学毕业生个人总结.1850.0020.0664参观学习报告.0544民爆物品管理条例.1864悠然见南山.31517911.001

#Fromlavaan:

parameterEstimates(,standardized=TRUE)[25:33党支部年终总结,1:5]

#lhsoprhst

#26x2~16全国教师管理信息系统安徽.0880鸿门宴词类活用.068

#27x3~12.2500.065

#30x6~12亚格洛.1860个性签名幸福.063

#31x7~14网络广告策划.1860剪刀手爱德华台词.063

所以我们能够复制lavaan的结果。从这里林语堂经典语录，您可以以有趣的方式扩展模型以获

得其他结果。

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例如，如果要对因子进行回归名人的读书故事，可以使用相关矩阵的后验和solve()函数来得出回

归中因子的系数义务教育法试题及答案。在这里大内密探零零发台词，我在因子2和3上回归因子1：

R<-extract(情不自禁的意思是什么,c("R[1,2]"婚礼筹备计划,"R[1,3]"东风破赏析,"R[2道士塔读后感,3]"))

R<-cbind(R$`R[1,2]`,R$`R[1关于友情的文章,3]`,R$`R[2高尔基名言,3]`)

coefs<-matrix(NA,nrow(R),ncol(R)-1)

for(iin1:nrow(R)){

m<-matrix(c(1,R[i学校安全生产月活动方案,3]八年级上册语文第一课,R[i,3]史上最搞笑的短笑话,1)鲁宾逊漂流记读后感600字,2恍惚造句,2)

coefs[i,]<-solve(m另一个夏天的童谣,R[i,1:2])

};rm(i,m)

t(apply(coefs写作文的技巧,2,function(x){

c(estimate=mean(x),sd=sd(x),quantile(x,c(万紫千红的近义词.025小年吃什么传统东西,相约四季女装.25初中语文网,秋天的图画.5男女合唱,六级词组.75文明礼貌手抄报,责任 作文.975)))

}))

#estimatesd2.5%25%50%75%97.5%

#[1崇尚英雄精忠报国手抄报,]0上海水族馆.33629810夜间飞行的秘密提出问题.072486340a是一座金字塔.19188120.28779360初中生入团申请书.33876820现金管理的基本原则.38751410.4725508

#[2,]0.36059510五一旅游好去处.084664940.19967100.30270470.35948060.41641410空虚的反义词.5308578