作者
上市的：- 加布里埃拉·孔蒂
（伦敦大学学院财政研究所）
- Sylvia Frühwirth Schnatter女士
（财政研究所和维也纳经济与商业大学）
- 詹姆斯·赫克曼
（财政研究所和芝加哥大学）
- 雷米·皮亚特克
（财政研究所和斯特拉斯堡大学）
摘要
本文开发了一种贝叶斯方法并将其应用于探索性因素分析，该方法改进了特别的经典方法。我们的框架依赖于专用因子模型，同时确定因子的数量、每个度量值对唯一因子的分配以及相应的因子负荷。经典识别标准被应用并集成到我们的贝叶斯过程中，以生成稳定且可清晰解释的模型。蒙特卡罗研究证实了该方法的有效性。该方法用于从一组高维心理测量值中生成可解释的低维集合。
建议引用
Gabriella Conti和Sylvia Frühwirth-Schnatter&James Heckman&Rémi Piatek，2014年。"贝叶斯探索性因子分析,"CeMMAP工作文件CWP30/14，财政研究所微观数据方法与实践中心。手柄：RePEc:ifs:cemmap:30/14
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此项目的其他版本：
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有关此项目的详细信息
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