Exemplos de uso de Eigenvalue em Português e suas traduções para o Inglês
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O critério utilizado para definir o número de factores foi eigenvalue> 1.
Essa solução produziu um fator com eigenvalue de 3,58 e explicou 59,7% da variância total.
Para determinar o número de fatores,utilizamos o critério de um eigenvalue> 1.
Seu artigo de 1951, The principle of minimized iterations in the solution of the eigenvalue problem, é um dos mais citados artigos em álgebra linear numérica.
O número de fatores retidos foi delimitado a partir do critério de Kaiser-Guttman i.e., eigenvalue.
Dos fatores derivados destas sete variáveis,três apresentaram um eigenvalue> 1 e foram, portanto, incluídos nas análises.
A segunda dimensão, por sua vez, foi capaz de representar 24% da distribuição das observações inércia 0,246; eigenvalue 2,708.
A análise de contrastes principais mostrou a presença de um componente eigenvalue 22,4, explicando 55,5% da variância dos itens.
Realizou-se a análise fatorial, inicialmente sem pré-definição do número de fatores,com rotação Varimax e eigenvalue 1.
Para determinar o número de fatores a serem extraídos,utilizaram-se os critérios de Kaiser Eigenvalue>1, Cattell Scree Plot e de Horn análise paralela.
Os achados mostram que cerca de 99% da variância dos dados é explicada na distribuição da primeira dimensão do mapa perceptual inércia 0,995; eigenvalue 10,948.
Neste estudo encontraramse, inicialmente, 6 componentes com um inicial eigenvalue superior a 1, sugerindo a existência de 6 fatores e explicando 56,660% da variância.
A segunda dimensão, por sua vez, dispõe que 32,20% da variância dos dados podem ser explicados pelo conjunto de elementos ali representados inércia 0,332; eigenvalue 1,933.
Foram usados os métodos scree plot e as raízes características da matriz de covariância eigenvalue maior que a unidade 1,0 para determinar a escolha do número de fatores.
O eigenvalue avalia a contribuição do fator ao modelo construído pela análise fatorial, sendo que valor inferior a 1 sugere pequena contribuição do fator na explicação das variações das variáveis originais.
No estudo de validade de constructo, os itens do instrumento foram submetidos a uma análise dos componentes principais, sem predefinição do número de fatores,com rotação orthogonal varimax e eigenvalue>= 1.
O quinto fator violou ocritério de Kaiser-Guttman e foi o único que teve eigenvalue resultante da AFE inferior ao gerado pela análise paralela eigenvalue gerado pela análise paralela para o fator 1 1,605; para o fator 2 1,539; para o fator 3 1,492; para o fator 4 1,450; para o fator 5 1,413.
Os achados atestam a consistência das dimensões inércia> 0,2, sendo possível inferir que a variância dos dados é explicada em cerca de 99% pelo agrupamento de categorias apresentadas na dimensão 1 inércia 0,992; eigenvalue 5,950.
Nesses estudos, esta técnica foi capaz de diferenciar os nervos com lesão dos nervos do grupo controle, e os valores eas curvas temporais da anisotropia fracionada e o eigenvalue lambda(perpendicular) se correlacionaram bem com achados histológicos de degeneração walleriana e com a recuperação funcional.
Realizou-se, subsequentemente, a Análise Fatorial Exploratória para identificação de um novo modelo estrutural,pelo método dos componentes principais com rotação Varimax rotação ortogonal fatores não correlacionados e eigenvalue superior a 1.
O número de fatores a serem retidos foi determinado com base no critério de eigenvalue> 1 e, no gráfico da variância, pelo número de componentes scree plot. Em seguida, os fatores foram submetidos à rotação ortogonal varimax para que demonstrassem estruturas mais simples, com maior interpretabilidade e estatisticamente independentes.
O número de grupos de alimentos incluídos nas técnicas multivariadas interfere fortemente na proporção da variância explicada pelos fatores e no número de fatores a serem retidos,principalmente pelo critério da raiz latente eigenvalue.
Uma vez que o CMS-BR pressupõe a avaliação de somente um constructo função do ombro e que a extração de um fator foi indicada como a melhor solução pelo gráfico scree plot epela variância total explicada eigenvalue, uma análise fatorial exploratória com análise de componentes principais e extração de um único fator foi executada para verificar a estrutura dimensional.
À medida que questões foram sendo eliminadas e os constructos tornaram-se mais claros, definiu-se como solução de extração a formação pentafatorial,utilizando-se a divisão de componentes do quinto constructo com autovalor igual a 0,840 eigenvalue>= 0840 e considerando-se como ponto de corte cargas fatoriais superiores a 0,400.