 इसक्ट्टीटन तो में आप में देकिरा एक सान्पल, है सब छोग आप ठम्धिट। शोग क्भी चुलह क्ंप साप्के लिए मुल्गा का देता हो आप लगेत में है. हमें सोअत करन तो कोगेट काभा रूना का इस्ट्टी पजक्टीा साई है, बेसिकलिय हमारे पास 29 वेरिबल सलूशन है। और 300 और मोड दें 300 तूर बाटिसपन्त से हमने देटा पिल कर वाया। आप पतिकुलर हम देटा हमारे पास है। देटा आगया उस देटा को बहुंने हंडल कैसे करना है। आप सीकोल जीस पीस में सरवे करते हमने इसको देखा एक साएक spill, okonomist के लिए और सोचल साझुस में कितना इंट्ँबाद्ध आप आप आप आप के में जर मंदीक साझुस में के अग्इ खास्टर अनालासils कितना इंटिन खास्टर से हैं। आप मुरतेंतापुट्टेखाट इन्फक्त्तार आन्टलाऽसे पशीक्ली आप फ मुर्रे अप आप आप आप आप स्मूँओ, । आ आप आ आप आप आप आप क्वाट कोँँट आँढिंट का देटा इं. । यह आपे अखर अगर अगर न्फरीवेबल़ सेखो तर जिस दिएज़ यदि अगर अऔन हाँस जिन के अपने �VI भायुस देटा जऄ उया हैं आफके भाँ सारा अदिक अख्य कोटमिस थें यह तो और अख्य के रिजा लग, आपके पाश देटा है, यह आप light दिकोटमस देटा है मैटिकल हिस्टरी उसकी प्रीवियस है यह नहीं टेस कर वाया है, सिम्टमस के है, और यह सारा अप हमने देटा अंटर किया वैं दिस दी नें यह आपके आपके पास वेरिबल नेमा गया है अप कूलेत करने के बाज, सब से पहले हम यह पे चेख कर लडते हैं कि कोई आपके पास आनलाएज दिस्क्र्ठिट और यह आप में चेख की आप ती दिस्क्र्ठिट 29 वेरिबल सें 29 वेरिबल जाँपि हमार पास आरे हम सारे वेरिबल सक्वर हमने आनाल minion analysis  बहुतिक्माए मैं सारे variables को व मधखाईईईा इम आॐस परिस, क्या देखा of parent v меня कि में आखनyin अप्तार accordingly में काईँट क्चीन देखा्थ आपका, अपका जब पा कच स्थ से ला marsh मैंना सी पितaskāma अपका ओ़ämän main स Beijing ःफगर२ vein क्यटिख tunaabdebuhaas kya hai kategorical data hai तु कातेकर, गोरिकल ड़े टा कर मीज निकालनेगी इसच ज़ारूरत नी आप �プस्का मोड फाईंट कर लोगे तु मोड आप को easiery understand करते देगा के मोड क्या कहेर है, यहाप कोजैस फेग आब एडया देने गगे नी ड़ेंगानगगे अगर मैं सताडी जगा कुड करतूग के अण. सब का वाननी अग ہے. दें.. उसके लिए मैं करी हुँ। देटा को मैंने देपार niż भी भी एक ख़ीगा. आपको पिर यह क्यवली पता ज़ागा कि अगर में एकsaare variables वान होकने हैं. तो then factor analysis use नहीं कर सकते हैं factor analysis तब ही use होगा अगर यहांपे variation रहेगी 1, 2, 1, 2 है आप कैसे देख सकतो यहांप यहांप यहांप यहांसे चैकलो के हमारे पास values की हैं yes, no, yes, no, yes, no में और अगर कोई भी values just yes होगा है कोई भी variables की values सारी yes आजें तो factor analysis रहांप नहीं होगा बहत यह 500 कर देख तो 500 के डेटा में variation तो जरुग रहेगी now find the factor analysis go to the analyze, dimension reduction then factor factor analysis किले हम नहीं किया dimension reduction and the factor अप variables कितने ते भेसे कले हमारे पास नहीं total 29 variables तो 29 variables तक हम नहीं इसको select करे right side पे अब आप चेख करो क्या करने है descriptive initial solution हमें यहांपे anti images तेखनी है and KMO अपको पता है KMO, butler test of spare city में sampling, edu kisi पता हैगी के sample size सफीषेंट है sampling, edu kisi के लिया हम find करतें KMO, butler test तें गो तो the extraction look at this, this is the screen plot आप से बात की ती नहीं पेले के screen plot हमें बताती है, how many factors हम इस में, detalment करते हैं बेसे का आप के पास यह, कोंसा हम method यह use करे, principle component method it means, eigen values को हम यह आपे use करे, principle component analysis इस में हमारे पास है, generalized पी, maximum linear भी है ifr factor, image factor, but हम नहीं किस को use करनें we will use factor analysis करे हैं using principle component correlation matrix के साज देटान में नहीं लोगा ok, continue rotation rotation अगर हमने करने है, आब यह आपे पहले देखाता, rotation हम ने प्रीविस कियाता very mix, so we did very mix according अगर बेसे बात है maximum iteration for conversion है, यह आप के आप के पास तो आप के पास जितनी आईटूरेशन जादा होंगी, उतना हमारे पास सुलूषन भी बेटेर आसकता है। तो इसको आप एकसीट कर लो. ये मैंने 25 ता मैंनो इसको, 250 आइटूरेशन करनी है। सस्कोरिस पतिकिलिए फ्यों स कर आप आप अपको, सकोरिसगाँ हो से ख्छली आप आई। गर आप भाप साई साई, व्प्र साआ, सब स्मल कोफिषयेंट, है, भाप आप एक साई भी ठाचा, 0.4 point 4, we have absolute value below point 05, down��. we will delete it from below point 05. So, what value does it have? cut 0.4. Now, continue and then okay. Now look at this, how about kmo in 0.753? point 0.5 in the above qm, it's sufficient, that is we have a perfect curriculum because, ये लिखावार है, ये दाइगनल, 0.5 और 0.6 से अबभ होनाचाईए, दाइगनल की वालूँ, अप फस्ट ये है अईदी, अईदी उनके नंबर्ट से, दाईगनल देटा है, बट अईदी दाईगनल नहीं है, ये हमने देखा है भी, ये आप के पस वालूँ 0.5 से बिलो आरी है, ये अप के अईदी तो हमारा दिलीट होनाचाईए, 0.72, 0.75, ये नहीं दाइगनल आप चेग करूँ, और दाइगनल में हमें कोल मिला 0.6 से काम है, इसकी क्या है, हाद यो आवर बीं टेस्टेट तो कोवेट 19, तो 0.521, 0.10, हम दाइगनल चेख करते है, दाइगनल में हम देखरे है, ये एकी वालूँ स हमारे पस आगे है, ताइगनल में जो भी आमारे पस एकी वालूँस है, हम ने उसको 0.5 से अब ये आप के पस दाइगनल आ़ागनाचा, पूएंट्पाईजिस ऑब यापके पास डाएक्टल आराचताना बागि, तो अलमोस ठीकी लगे आप ये चैक तो ड़ो दैको पूएंटच्टी अभर, पूएंट्टीए ट्टीट पूएंट्च्टीट ट्च्टीट औन्सेक बउकी बउज्ड्टी आंिये क्चिन Till Kaut짝laya Priyayamalat Darling अकमनाची कि अपमी अब वाश्तराव। Yuake लोग हमें नजध आघया है आ खुवाये यज्टी ठा। लिग supervised आव्�地方 ले Lovely �loop तो A बउगुन केचेखत हो का statues विची Leave हुच हुझязा। बेसेखली आईदी को तो हमें दिसकाट करना बड़ेगा कुके आईदी हमारी कोरिलेशिन मेट्रिक्स अन्टीमजेस उस में 0.5 से मेनिमंती तो आई क्या शोग कर है आई बेसेखली अगर अब देक्तोब डाइणल में आईदी कुके अप केपास आ देक्तोब आईदी कर आईदी क्या शोग कर है मैई योर अप साम्प्लिं एडिकिसी कम्यूनालतीश के बाद आगर है आईप केपास तोतल वेर्यें सेख्ट्ट्टेब पूरा फैक्टर आनालिससेच तफले इतुटाली बरूभारो म्झे खीजीक करय uninoll lalista आंगे व Мне जातोव यर सह� knocked off आंगे पाए भी आप ifyou आप एड outfit बरूब ट्फी ठूँन रारा मैगे तरहने कोgeld नếu ढ़म कोग ॥ न � Spiritual बआप कोज поним인데 ग़द बसुता है Laboratory उतुःयर ध़िखाँ समविपूवे आढेण होना उआथ रोड़ नब tiet? मुर्ही काँने है में उन्दिया थीASE不是 अमना को अप समविपुठार Best. घिनजा है, केहॉर्टी और समविपुठार।क तो योम schemesर्क स Unterstützung of अप आप पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर पर प दियात पर जै काना गर्टियो of first factor मेगा जाएगा तो ऑवर फ़स फकतमे जआनिग लिन कि आँ बफलड़्ेगा में गर्टियो तो आप सो बखन वरडे लेगा कि Only we are making a variable at the first factor तो लेएगा में अगर वर्दियो अगरा अप अभमकर मोरि चार सब फुルク्वायiantly � Gas पurmigamentgasping करहाँ थोगी का आप यहंद में नहीं है Number सन्द ता आप अप भुत गो लगु था किए म AudioंGH उसकते चैसे रिडू Gi क्युकिкая ख मेखष् Aloo الخुवाद Emergency ख मैखष थी कर कुगा कंखै किंखैया लूनक्मी मैग्रमी bargaining आ आ आग आप ख मैं Stuff उउउउउउउउउउउउउउउउउउउउउउworking उप्तद eat उप्तद व्प्प्टिक्स क्या अद टन्चा ड़म پापा अत् Finance क्यकेटemary मन 수가 अब the आँप केपश कितने यहाँ then आँब किके ब eating अप्तद cheesecake कि fierce यहाँ ब उप pregunta ्गला्ती एला उनक रएग attacks अन च Options एंसपamen जome न्दवूउट रोंग़मonseaktu न्दवूउट वरींव स्फोई भी नागार लोग री होग lambda नहीं खिल नदश के तो दो चांसबрут। चोल अग़ में बरिए डिःwoman यी मेशसे भी थी मंग तया कि You will look for aますस्थिस साइस joursवब फ़श ब्न Creek ग hasta discuss 요. तो कोई काम होगे तो हम उसको दिसकार्ट करनेंगे ये आगे 61 61 ये अभी भी काम है, सिलूषन कितने बने, नाईं फक्तर सिलूषन बने, कहां तक लिया जाए अगन वालूस वान तक है, अगन वालूस बिलो वान दिसकार्ट होगे है। 61 61 अभी भी काम है, ये मींस कि हमें और इसको पर मेंनित करने है, कि हमारी ये वालूस तीक होगाए, total variation explained तीक होगाए, उसकर नाई तो अप में इसको अप इसको देखते भे लिए एसका नेम हम खुदष सजजट करेंगे, उसने तो अप को देए दी अप ये ये क्या है ये वालुस, पिसकल ये अपको याडो, हम वान पक्तर सिलूषन कर रहते तो ये कम्म्युनलेती सीं, दीज आर दी कम्यु 3, 1 square next, कोई नहीं है, इसका जो square आरा है, बेसेकली वो कहापे है, rotation ये आजागी आपके पास वालु, 2.601, नुमरिकली हम ने इसको solve किया ता, communality समदे निकाली ती, communality समदे आपके पास, total communality क्या ती, lambda से हम उसको नोट करे थे, and lambda which is equal to, lambda 11 square plus lambda 2, 2 square plus lambda 3, 3 square, और, something lambda 3, 1 square plus lambda 2, 1 square, तो यह आपके पास क्या गी, वो communality का, we have squared क्या ती, this is the total communality. Similarly, second आपके पास क्या आपकी आपके आपके आपकी आपकी, second आमारे पास आपके आपकी है जी, second factor में आपके बाँ जों, तो 0.705 square plus 0.7 square plus 0.605 square plus 0.522 square, और मैं आपके आपके आजे का, तीस आर दी, loadings and loadings काम के हैं, square फाँई करने के बाद मैं आपके आपके आपकी आपकी आपकी आपकी आपकी है, total communality, these are the total communality. तो यह आपके पास, factor analysis का चोता सा, go through है कि हम, factor analysis कैसे फाँई करते हैं, आपके आपके पास देटा ता, इस देटा को अभी हम मजीद और, simplify कर सकते हैं, मजीद और इसको बेटे कर सकते हैं, में भी कुछ हमारे पास, factor remove करने पडें, कुछ हम में, देटा तो सफीषेंत हैं, अब आपको देटा सफीषेंत है, अन फक्टरस को देटानमें करने के लिए, उनका नेम देटानमें करना, वो भाभ मारा अपना काम हैं, वो जो रेसरचर है, उस ने बेसे कली करना हैं, आब आब देखो, तोटल मारे पास, 250, अईटीटर रेशर नें कर सकते हैं, वेरीबल आपको लगे कोई औए मारे पास पतिकला वेरीबल, नहीं बेते रेटा है, तो हम उसको रमोव करते, अगे नेम नफक्टर ठीम एंगे जबता के हम आप फाँ रेशरचर ना में जाएं. इसी उओ़ लघब पुट और ब़िये नाशस्से कणाः से आस पीशच आई आप की हमता हो अगा आप आप की अप अर्गा और और हम नहींसे एकंटादो जो आब द्शाए बाहाउ में और तो अर्रेट पुट आप न जैकचोन काई उएूआए ज़ाएश्वोः