因子分析精确模型参数估计及Heywood现象研究  

作　　者：李凯[1] 余萍[1] 

机构地区：[1]北京科技大学东凌经济管理学院,北京100083

出　　处：《统计与决策》2014年第23期4-7,共4页Statistics & Decision

基　　金：国家自然科学基金面上项目(71171018);中央高校基本科研业务费青年人才培养基金资助项目(FRF-TP-12-117A);北京高等学校青年英才计划项目(YETP0396)

摘　　要：文章针对因子分析理论模型解的存在唯一性以及因子分析模型的参数估计问题,通过数据模拟结果支持因子分析模型一般没有精确解的结论,该模型应视为近似模型;对于常用因子模型的参数估计方法,多解性不仅存在于因子载荷,而且存在于唯一性方差;数据试验结果表明,极大似然估计法中Heywood现象出现的机会很小;迭代主因子法应具有与极大似然估计法同等重要的地位。

关 键 词：因子分析 参数估计 Heywood现象 

分 类 号：O212[理学—概率论与数理统计]