Hilfe bei Faktorenanalyse benötigt!
Verfasst: Di Nov 01, 2016 7:15 pm
Hallo zusammen,
ich soll für meine Abschlussarbeit ein Regressionsmodell erstellen. Da für das Regressionsmodel a), es eine sehr hohe Anzahl an unabhängigen Vriablen gibt und/ aber b), diese zum Teil sich sehr ähneln, macht es laut Betreuer Sinn, eine Faktorenanalyse durchzuführen. So weit, so gut,
Nun fangen die Probleme aber bereits bei den für eine Faktorenanalyse vorab zu erstellenden Untersuchungen an.
1) KMO-Kriterium: Ich habe zwei verschiedene Funktionen ausprobiert, um das KMO zu berechnen. Einmal mit dem package psych (Funktion: KMO(x)), einmal mit einer externen Funktion (kmo(x))
als Argument x übergebe ich entweder die Datei "Training", das ist eine CSV, deren Spalten die Zeitreihen meiner unabhängigen Variablen enthalten oder, alternativ, die Korrelatinsmatrix aus dieser. Und sowohl Training als auch die Korrelationsmatrix jeweils einmal als originale, und einmal als z-nomierte Version.
NIX davon hilft, es kommt nur quatsch bei rum. (entweder NaNs, 0, oder alles 0.5 mit einer Fehlermekdung. Bzw eine Fehlermeldung kommt auch bei den anderen Fällen), und zwar:
Error in solve.default(r)
system is computationally singular: reciprocal condition number=1.16711e-18
matrix is not invertible, image not found
2)Bartlett Test
Mit der funktion barlett.test(x), x analog zu Problem 1), kommt lediclgich bei x=Training ein Ergebnis, und keine Fehlermeldung raus. Und zwar:
Bartletts K-squared=44956000, df=50, p-Value<2.2e-16
Wie darf ich das jetzt intepretieren? und ist es überhaut richtig, meine csv mit den Trainigsdaten als Arguent zu übergeben?
3) Wie führe ich denn nun wirklich eine Faktorenanlye mit R durch? im Parallelfred ist ja ein Link zu www.faes.de, dieser enthält ebenfalls eien Link zu eienr Funktion "Faktorenanalyse" von Günther Faeß, die geschreben wurde dafür, aber diese produziert bei mir ebenfalls einen Fehler wenn ich sie ausführen will:
faktorenanalyse(Training)
Error in optim(start, FAfn, FAgr, method = "L-BFGS-B", lower = lower, :
L-BFGS-B needs finite values of 'fn'
In addition: Warning message:
In log(e) : NaNs produced
Called from: optim(start, FAfn, FAgr, method = "L-BFGS-B", lower = lower,
upper = 1, control = c(list(fnscale = 1, parscale = rep(0.01,
length(start))), control), q = factors, S = cmat)
Browse[1]> Q NaNs produc
Sorry für die vielen, und eventuell auch dummen Fragen, aber ich bin am verzweiflen. Ich habe bis vor kurzem noch nie etwas von einer Faktorenanalyse gehört, und in einem Monat ist Abgabe... :(:(
LG
ich soll für meine Abschlussarbeit ein Regressionsmodell erstellen. Da für das Regressionsmodel a), es eine sehr hohe Anzahl an unabhängigen Vriablen gibt und/ aber b), diese zum Teil sich sehr ähneln, macht es laut Betreuer Sinn, eine Faktorenanalyse durchzuführen. So weit, so gut,
Nun fangen die Probleme aber bereits bei den für eine Faktorenanalyse vorab zu erstellenden Untersuchungen an.
1) KMO-Kriterium: Ich habe zwei verschiedene Funktionen ausprobiert, um das KMO zu berechnen. Einmal mit dem package psych (Funktion: KMO(x)), einmal mit einer externen Funktion (kmo(x))
als Argument x übergebe ich entweder die Datei "Training", das ist eine CSV, deren Spalten die Zeitreihen meiner unabhängigen Variablen enthalten oder, alternativ, die Korrelatinsmatrix aus dieser. Und sowohl Training als auch die Korrelationsmatrix jeweils einmal als originale, und einmal als z-nomierte Version.
NIX davon hilft, es kommt nur quatsch bei rum. (entweder NaNs, 0, oder alles 0.5 mit einer Fehlermekdung. Bzw eine Fehlermeldung kommt auch bei den anderen Fällen), und zwar:
Error in solve.default(r)
system is computationally singular: reciprocal condition number=1.16711e-18
matrix is not invertible, image not found
2)Bartlett Test
Mit der funktion barlett.test(x), x analog zu Problem 1), kommt lediclgich bei x=Training ein Ergebnis, und keine Fehlermeldung raus. Und zwar:
Bartletts K-squared=44956000, df=50, p-Value<2.2e-16
Wie darf ich das jetzt intepretieren? und ist es überhaut richtig, meine csv mit den Trainigsdaten als Arguent zu übergeben?
3) Wie führe ich denn nun wirklich eine Faktorenanlye mit R durch? im Parallelfred ist ja ein Link zu www.faes.de, dieser enthält ebenfalls eien Link zu eienr Funktion "Faktorenanalyse" von Günther Faeß, die geschreben wurde dafür, aber diese produziert bei mir ebenfalls einen Fehler wenn ich sie ausführen will:
faktorenanalyse(Training)
Error in optim(start, FAfn, FAgr, method = "L-BFGS-B", lower = lower, :
L-BFGS-B needs finite values of 'fn'
In addition: Warning message:
In log(e) : NaNs produced
Called from: optim(start, FAfn, FAgr, method = "L-BFGS-B", lower = lower,
upper = 1, control = c(list(fnscale = 1, parscale = rep(0.01,
length(start))), control), q = factors, S = cmat)
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Sorry für die vielen, und eventuell auch dummen Fragen, aber ich bin am verzweiflen. Ich habe bis vor kurzem noch nie etwas von einer Faktorenanalyse gehört, und in einem Monat ist Abgabe... :(:(
LG