방법 증거 기록
Bayesian EFA
Bayesian exploratory factor analysis applies a full probabilistic framework to the common factor model. By placing prior distributions over factor loadings and unique variances, it yields posterior distributions rather than point estimates, quantifies uncertainty around every loading, and can treat the number of factors as an unknown to be inferred from data.
원본 기록
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Bayesian Exploratory Factor Analysis
분류학적 방법 기록 · latent-structure / psychometrics
- Lopes, H. F. & West, M. (2004). Bayesian model assessment in factor analysis. Statistica Sinica, 14(1), 41–67. · URL
- Ghosh, J. & Dunson, D. B. (2009). Default prior distributions and efficient posterior computation in Bayesian factor analysis. Journal of Computational and Graphical Statistics, 18(2), 306–320. · DOI 10.1198/jcgs.2009.07145
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관련 방법
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