最尤法とはＸ：ｎ×ｐデータ行列Ｓ：標本相関行列または，標本分散共分散行列生データの近似 X  F 'UD 分散共分散行列の近似 2 S   ' D 簡便法最近の推定方法セントロイド法最尤法主成分分析最小２乗法主因子法一般化最小２乗法反復主因子法共通性を簡便推定して近似Ｓ  ' を解く．以下の最小化問題を解く min F ( S ,  ' ) 例えばＭＬ： F ( S ,  )  log| | log| S | tr[  1S ]  p 1 ＬＳ： F ( S ,  )  tr ( S   ) 2 2   因子分析(ＦＡ) ｖｓ主成分分析(ＰＣＡ) ＰＣＡＦＡ記述的（座標軸の変換）推測統計的，モデルベイストモデルの吟味分析はいつも受容されるモデルが棄却されることがある適合度適合度の検証をしない適合度は重要誤差の扱い誤差因子間に相関が生じている．独立誤差項によっても観測変数間の相関を説明していることになる．何を説明するか分散・共分散を説明共分散（相関）を説明変数の選択に対して簡単な関係はない不変尺度変換に対して簡単な関係はない等変共通性を用いないから因子負荷がやや大きく推定されるデータの次元縮約に向く項目の分類に向く？モデルの比較と適合度 • モデルの適合度：モデルとデータの距離を測る – – – – カイ２乗値（P-値）ＧＦＩＣＦＩＲＭＳＥＡ • モデルの比較母数の数を考慮の上適合度を測る．（モデルがデータに適合していることが必要要件） – ＡＩＣ，ＣＡＩＣ – ＡＧＦＩ