R语言:varimax()函数中文帮助文档(中英文对照)

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varimax(stats)
varimax()所属R语言包：stats

                                        Rotation Methods for Factor Analysis
                                         旋转因子分析方法

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

These functions "rotate" loading matrices in factor analysis.
这些功能旋转装载矩阵因子分析。


用法----------Usage----------


varimax(x, normalize = TRUE, eps = 1e-5)
promax(x, m = 4)



参数----------Arguments----------

参数：x
A loadings matrix, with p rows and k < p columns
一个负荷矩阵，用p行k < p列


参数：m
The power used the target for promax.  Values of 2 to 4 are recommended.
电源使用目标promax。 2至4的推荐值。


参数：normalize
logical. Should Kaiser normalization be performed? If so the rows of x are re-scaled to unit length before rotation, and scaled back afterwards.
逻辑。应德皇正常化进行吗？如果是这样的行x重新缩小到单位长度旋转前和事后缩手。


参数：eps
The tolerance for stopping: the relative change in the sum of singular values.
宽容停止：在奇异值的总和的相对变化。


Details

详情----------Details----------

These seek a "rotation" of the factors x %*% T that aims to clarify the structure of the loadings matrix.  The matrix T is a rotation (possibly with reflection) for varimax, but a general linear transformation for promax, with the variance of the factors being preserved.
这些寻求一个旋转x %*% T，旨在澄清载荷矩阵结构的因素。矩阵T是varimax的旋转（可能与反射），但一般为promax线性变换，变异被保存下来的因素。


值----------Value----------

A list with components
与组件列表


参数：loadings
The "rotated" loadings matrix, x %*% rotmat, of class "loadings".
载荷矩阵的旋转，x %*% rotmat类"loadings"。


参数：rotmat
The "rotation" matrix.
旋转矩阵。


参考文献----------References----------

rotation to orthogonal oblique structure. British Journal of Statistical Psychology, 17, 65&ndash;70.
Rinehart and Winston.  Chapter 10.
factor analysis. Psychometrika 23, 187&ndash;200.
Statistical Method. Second edition. Butterworths.

参见----------See Also----------

factanal, Harman74.cor.
factanal，Harman74.cor。


举例----------Examples----------


## varimax with normalize = TRUE is the default[＃最大方差与正常化= TRUE是默认]
fa <- factanal( ~., 2, data = swiss)
varimax(loadings(fa), normalize = FALSE)
promax(loadings(fa))

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