「ローディング」と呼ばれる因子分析モデルの回帰係数がなぜですか？

では、このスレッド@ttnphns書き込みます

これは回帰係数なので[...]「変数負荷係数」よりも「変数負荷変数」の方がいいと主張します。

ここから、因子分析モデルは方程式系であることを学びました

$V_1 = a_{1I}F_I + a_{1II}F_{II} + E_1$

$V_2 = a_{2I}F_I + a_{2II}F_{II} + E_2$

$...$

$V_p = …$

ここで、係数aは負荷、Fは係数[...]、変数Eは回帰残差です。

しかし、その逆ではなく、「ファクターロード変数」と言うべきだとは言えません。「ローディング」という用語について、それを後にするのは何ですか？

また、すでに「回帰係数」という用語があったのに、なぜ「ローディング」という用語が必要なのかまったくわかりません。それは、回帰係数が相関係数を兼ねることもあり、統計学者が両方のケースをカバーする総称的な用語を必要としていたからですか？

この質問に対する答えが、学生が因子が観測された変数をロードするのではなく、その逆であることを覚えやすくなることを願っています。

私たちは逆ではなく「ファクターロード変数」と言うべきだということがどうなるかわかりません

抽象説明。オブジェクトと見なされるポイントが、フィーチャーと見なされる軸上に座標を持っている場合、座標は、フィーチャーがポイントをロードする量、それ自体がそのポイントをチャージする量です。私の身長が1.86 mの場合、これは私が身長によってロードされる方法です（私がどれほどの高さをロードするかではありません）。ローディングは、ローディングプロットの factor-as-axis上の変数の座標であることに注意してください。

潜在特性の説明。Factorは、変数の「内」または「背後」で機能し、それらを相関させるエンティティとして概念化されています。したがって、「負荷」は、変数が潜在因子にどの程度強く依存しているか、潜在因子によって駆動されているかを直感的に表すのに適した単語です。因子分析モデルは、因子が観測変数を説明または「影響」する回帰モデルです。すべての回帰係数（因子分析だけでなく）には「負荷」というラベルが付けられます。回帰係数=回帰重み=回帰負荷。因子の係数を「負荷」と呼ぶより多くの理由は、因子モデルでは、因子が$F$sは標準化され、各単位分散が設定され、変数は $V$必ずしも標準化されているわけではありません。したがって、$V$完全に、負荷係数を介してのみ実現/表現されます。回帰モデルで標準化された変数が潜在的に標準化されていないものを予測するときはいつでも-係数「ローディング」を呼び出します。

「回帰係数」という用語がすでにあったのに、なぜ「負荷」という用語が必要なのか

実際には必要ありません。「ローディング」という言葉は、心理学者が比喩的な感覚を好むことに由来する単なる伝統です（FAは1世紀前に心理学者の間で発展し始めました）。さらに、「ローディング」という用語は、他の関連する多変量メソッド（判別分析など）では、統計的意味が多少異なる場合があります。一般に、「ローディング」回帰係数を呼ぶ人もいれば、相関係数を呼ぶ人もいます。したがって、この用語は紛らわしいです。結局のところ、これは統計用語ではありません。

単語が気に入らない場合は使用しないでください。必要に応じて、「可変負荷（on）係数」と言うこともできます。私にとっては、それは単なる無知なスピーチであり、悪徳ではありません。

PS私は英語の辞書に見えた（英語は私の言語ではない）とすることが観察されてきた負荷に（乗り出して袋によって、または自分で）（1）「私は、カートをロード」としての意味を有していてもよいです。（2）「船は（その上に）多くの乗客を（上に）積む」。2番目の単語の使用法に従う場合は、「変数は（それ自体に）変数をうまくロードする」と言っても問題ありません。