Identifying models of factor analysis and using of generalized inverses.

TEZ5456Tez (Doktora) -- Çukurova Üniversitesi, Adana, 2005.Kaynakça (s. 116-120) var.xiii, 145 s. ; 29 cm.In this thesis examined identifying of factor analysis model and the similarities and differences between factor analysis and principal component analysis. In factor analysis model for estimation paremeters Principal Component Analysis, Maxsimum Likelihood Analysis, Unweighted Least Squares and Generalized Least Squares methods are used. In these methods the variance covariance matrice E is positive definite. In a few methods, when E is not positive definite generalized inverse is used. So we investigate the case of the matrix E is nonnegative-definite matrix.Bu tezde, faktör analizi modelinin belirlenmesi, boyut indirgeme anlamında kullanılan temel bileşenler analizi incelenerek faktör analizi modeli ile benzerliği ve farklılığı araştırılmıştır. Faktör analizi modelindeki parametre tahminleri için verilen yöntemler (temel bileşenler analizi, maksimum likelihood, ağırlıklandırılmamış en küçük kareler ve genelleştirilmiş en küçük kareler yöntemi) incelenmiştir. Bu yöntemlerde E varyans-kovaryans matrisi pozitif tanımlıdır. Az sayıda çalışmada genelleştirilmiş invers kullanımına rastlanıldığından, bu nedenle yaptığımız çalışmada E matrisinin negatif olmayan tanımlı olması durumunda, parametre tahmini için genelleştirilmiş inverslerin kullanılması da ele alınarak faktör analizi incelenmiştir. Yapılan çalışmalar sayısal örnekle desteklenmiştir