Robust Factor Analysis
Robust Factor Analysis recovers the latent factor structure of multivariate continuous data while resisting the distorting pull of outliers. Introduced by Pison, Rousseeuw, Filzmoser and Croux (2003), it replaces the classical sample covariance with a robust estimator such as the Minimum Covariance Determinant (MCD) or an S-estimator before extracting factors.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- Pison, G., Rousseeuw, P. J., Filzmoser, P., & Croux, C. (2003). Robust factor analysis. Journal of Multivariate Analysis, 84(1), 145-172. · DOI 10.1016/S0047-259X(02)00007-6
- Hubert, M., Rousseeuw, P. J., & Vanden Branden, K. (2005). ROBPCA: A new approach to robust principal component analysis. Technometrics, 47(1), 64-79. · DOI 10.1198/004017004000000563
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.