本文介绍了一种用于计算探索性因子分析中标准误差的新颖分析框架。该方法为各种提取规则提供了一种统一的方法，为计算密集型重采样技术提供了一种实用的替代方案。导出的标准误差准确、易于计算，并且即使在非高斯条件下也保持有效，模拟证实了其有效性，应用证明了其对推断的影响。 AI
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新统计方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.4]
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
arXiv:1811.05336v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Inference for factor models is often hampered by the lack of tractable and accurate variance estimates, which can materially distort downstream analyses. In practice, uncertainty in the residual covariance matrix is freque…