刘新义;加布里埃尔·沃林;陈云晓;伊里尼·穆斯塔基 使用（L^p）损失和相关推理问题旋转到稀疏载荷。 （英语） Zbl 1517.62093号 心理测量学 88，第2期，527-553（2023年）. 摘要：研究人员广泛使用探索性因素分析（EFA）来了解多元数据背后的潜在结构。旋转和正则估计是EFA中常用的两类方法，用于寻找可解释的载荷矩阵。本文基于与L^p正则估计密切相关的分量损失函数（（0<p1）），提出了一类新的斜旋转。我们基于提出的旋转方法开发了模型选择和选择后推理程序。当真实载荷矩阵稀疏时，该方法在统计精度和计算成本方面往往优于传统的旋转和正则化估计方法。由于所提出的损失函数是非光滑的，我们开发了一种迭代加权梯度投影算法来解决优化问题。我们还开发了理论结果，以建立估计、模型选择和选择后推断的统计一致性。我们对该方法进行了评估，并通过仿真研究将其与常规估计和传统旋转方法进行了比较。我们用五大人格评估的应用程序进一步说明了这一点。 引用于1文件 MSC公司： 第62页第15页 统计学在心理学中的应用 62H25个 因子分析和主成分；对应分析 关键词：元件损失函数;解析旋转;正规估计;型号选择;置信区间 软件：ElemStatLearn（电子状态学习）;稀疏的;彭发牌手表 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛X.Liu｝等人，《心理测量学》88，第2期，第527-553页（2023年；Zbl 1517.62093） 全文： 内政部 arXiv公司 OA许可证 参考文献： [1] Ba，D.，Babadi，B.，Purdon，P.L.，&Brown，E.N.（2013）。迭代加权最小二乘算法的收敛性和稳定性。IEEE信号处理汇刊，62（1），183-195·Zbl 1394.94055号 [2] Bartholomew，D.J.、Knott，M.和Moustaki，I.（2011年）。潜在变量模型和因素分析：一种统一的方法。威利·Zbl 1266.62040号 [3] 加利福尼亚州伯纳兹；Jennrich，RI，因子分析中任意旋转标准的梯度投影算法和软件，教育和心理测量，65，5，676-696（2005）·doi:10.177/013164404272507 [4] Bollen，KA，带潜在变量的结构方程（1989），Wiley·Zbl 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·doi:10.1109/TIT.2017.2717585 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。