¿Qué es la especificidad en el análisis factorial?
que expresa la variabilidad de la variable debida a los factores especıficos y que se llama varianza especıfica o especificidad (ψii). Las saturaciones factoriales λij representan la relación existente entre la variable Xi y el factor Fj (es la covarianza entre ellos).
¿Cómo se hace un analisis de componentes principales?
El análisis de componentes principales (ACP) consiste en expresar un conjunto de variables en un conjunto de combinaciones lineales de factores no correlacionados entre sí, estos factores dando cuenta una fracción cada vez más débil de la variabilidad de los datos.
¿Qué son las matrices ortogonales?
Aunque quizá no lo parece porque suelen tener una forma muy sencilla, las matrices ortogonales son muy importantes en matemáticas, especialmente en el campo del álgebra lineal.
¿Cuál es la inversa de una matriz ortogonal?
Una matriz ortogonal nunca puede ser una matriz singular, ya que siempre se podrá invertir. En este sentido, la inversa de una matriz ortogonal es otra matriz ortogonal. Cualquier matriz ortogonal se puede diagonalizar. Entonces, se dice que las matrices ortogonales son diagonalizables ortogonalmente.
¿Cuáles son los requisitos para que una matriz sea de varianza-covarianza?
Los requisitos para que una matriz sea de varianza-covarianza son los siguientes: Matriz cuadrada: mismo número de filas (n) que columnas (m), entonces, n=m, y por tanto, la dimensión de esta matriz puede expresarse tanto nxm como nxn. Fuera de la diagonal principal están las covarianzas :
¿Cómo se forman las columnas y las filas de una matriz ortogonal?
Para que esta condición se cumpla, las columnas y las filas de una matriz ortogonal deben ser vectores unitarios ortogonales, o dicho de otra forma, tienen que formar una base ortonormal. Por eso mismo algunos matemáticos también las denominan matrices ortonormales.
