[fpr 768] 直交解か斜交解か？

 
岡本＠金沢大学です。
 
堀＠香川大学経済学部さん[fpr 767]の私に関するコメントに、誤解を
招くものがありますので、補足します。
 
 
＞こういうのを直交３因子といってもいいのでしょうか？　一般のパッケージで
＞求めた場合は，直交２因子解になります。
 
　モデルによって生成されたデータから、モデルがどの程度identifyされるか、
ということです。７０年代の学習のモデルでは、identifiabilityの問題として
研究されていました。
　直交している因子（モデルとして考えている）３つから生成されたデータで
あっても、データを分析すると２因子解が得られたということです。直交解か
斜交解かというのは２因子の空間内の問題なので、この場合はどちらでも
よかったのですが。
  座標軸（因子）のとり方ではなく、（因子）空間の構成の問題です。
 
 
＞>　つまり、直交３因子の変数であっても、データ分析においては、斜交２因
子解
＞>が得られます（cf. 「TURBO Pascal」,岡本、1988, p.136）。
＞
＞このことについて，以前にもやったのですが，簡単なデータを作成して分析し
＞てみました。前は斜交２因子でしたが今回は斜交３因子になるものです．
 
　シミュレーションでデータを生成するときの誤差項の入れ方で３因子以上の
解になります。
  ただし、３次元以上の因子空間が解として得られたとしても、もとの３因子が
identifyできるかどうかは別の問題です。
 
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　岡本安晴
                                                        C00279 (at) simail.ne.jp
                                                        

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