Combining Factor Analysis and Multi

Combining Factor Analysis and Multiple Regression Analysis
When multicolinearity is encountered in multiple regression modeling, factor analysis
can be used to first transform the independent variables to a smaller set of dimensions or
artificial variables that are uncorrelated among themselves. Then multiple regression
modeling is performed to predict the relative impact of the newly constructed
dimensions on the dependent variable (overall satisfaction

Αποτελέσματα (Ελληνικά) 1:

Συνδυάζοντας την ανάλυση παραγόντων και ανάλυση πολλαπλής παλινδρόμησηςΌταν multicolinearity αντιμετώπισε στην πολλαπλή παλινδρόμηση, μοντελοποίηση, ανάλυση παραγόντωνμπορεί να χρησιμοποιηθεί για να μετατρέψει αρχικά ανεξάρτητες μεταβλητές σε μικρότερες ομάδες των διαστάσεων ήτεχνητές μεταβλητές που είναι ασύνδετα μεταξύ τους. Στη συνέχεια, πολλαπλή παλινδρόμησημοντελοποίηση πραγματοποιείται για να προβλέψουμε η σχετική επίδραση το νεόκτιστοΔιαστάσεις εξαρτημένη μεταβλητή (συνολική ικανοποίηση

Αποτελέσματα (Ελληνικά) 2:

Συνδυάζοντας Ανάλυση Factor και Πολλαπλή Ανάλυση Παλινδρόμησης
Όταν συγγραμικότητα συναντάται σε πολλά μοντέλα παλινδρόμησης, ανάλυση παραγόντων
μπορεί να χρησιμοποιείται για πρώτη φορά να μετατρέψουν τις ανεξάρτητες μεταβλητές σε ένα μικρότερο σύνολο διαστάσεων ή
τεχνητές μεταβλητές που είναι ασυσχέτιστες μεταξύ τους. Στη συνέχεια πολλαπλής παλινδρόμησης
μοντελοποίηση γίνεται να προβλεφθεί η σχετική επίπτωση των νεόδμητα
διαστάσεις για την εξαρτημένη μεταβλητή (συνολική ικανοποίηση

Αποτελέσματα (Ελληνικά) 3:

Σε συνδυασμό με την ανάλυση και την ανάλυση παλινδρόμησης παράγονταΌταν multicolinearity στο μοντέλο παλινδρόμησης, παραγοντική ανάλυσηκαι να μπορεί να χρησιμοποιείται για τη μετατροπή σε μια ανεξάρτητη μεταβλητή μια μικρή ομάδα από το μέγεθος ήΔεν συνδέονται με τεχνητή μεταβλητή σχέση μεταξύ τους.και μετά την επιστροφή τουνέα δομή για την πρόβλεψη του σχετική επίδρασηεξαρτημένη μεταβλητή (συνολική ικανοποίηση διαστάσεις