 Rendition to factor analysis In this example of factor analysis This is the example number 2 Previous example one is the reference and we are done with factor analysis one factor solution factor solidings specific variants to find out what is that What are we doing now How many total variation and total variants कि total variation भी हमने चेक तनी है, कि specific factors कितनी variation किसplain कर अद, and the common factors वो हमारे पस कितनी variation किसplain कर अद. So, in this example, we have the covariance matrix with 3 variables given it. So, assume k equals to 1, assume कि आमने for one factor solution with 3 variables, calculate the loading matrix, sigma, and the matrix of the specific variance, psi. नहीर is the part 2, calculate the communalities. So, what is the communalities? The communalities indicate the amount of variance in each variable that is accounted for. थो कम्युनलती से बैसी करे हैं, हमे आपता है गी, amount of variance, कितना वर्यंट साम उस में retain करे हैं, कितना वर्यंट साम एक शक्ट करे हैं. So, what we have to do is to calculate the communalities. आप गर्ठक लिए थी, also calculate the percentage of variation explained by the common factor अद by the specific factor. ख़ना है कै again please खbooks love love and love granites love love love love love love love love equation 6 में, equation 6 में पूट करने के बात हमारे पास value आजाग जाएकी, 0.66110 lambda31 के वाल्यो अगे, अब lambda11 भी है, lambda21 भी है, lambda31 भी है, तो हमारे पास loading matrix क्या होगे, this is the lambda11, lambda21, lambda31. अब आप देखो आप के पास lambda21 के वाल्यो आरी है, in negative में, तो इकसेच करता, because मारे पास इसकी रेंच का है, minus 1 to 1, तो ये रेंच की अंदे लाए कर आए, ये आप के पास वाल्यो एकसेच करती. साई की वाल्यो, साई आप के पास है नहींस, तो वाल्योंगे वाल्यों नहीं आप सकती है, then lambda समारे पास आगे, पर दर मारे पास equation 1 थी, अप मारे पास ये टावा हमने साई, question 1 मारे पास कहाता, lambda 112 plus psi 1 equals to 1. तो वाल्योंगे से हम नहीं साई 1 सिथाई, which is equal to 0.9814, equation 2, equation 2 से हमने psi 2 की वाल्योंगे साई to find करने, and equation 3 से हमने psi 3 वाल्योंगे साई, so this is the specific variance metric, this is the specific variance metric psi 1, psi 2 and psi 3. अब हमारे पास यह तटारी भालूस भाईंट होगह है. यहां तक तो अमारे पास तटा एकवेशन यहनी, इक्जम्पल वन में किया. अब एक्जम्पल 2 में हम नी क्या फाँईंद कनने? कम्हुनालतिस क्या है कम्हुनालतिस. तदा एकसको हम चेक्तट लते हैं. यही खेखारी अदेशेख हैं पर बतेः सेथ हाद की एक टोब आप वो सेथ हैं खोल वो सेथ हैं जो दोंगी सेथ हुगकि लेंडा अप वो सेथ हैं आप खोल उगर सेथ हैं यह निद्द वो सथ आप जोगा पर हैं these are the sum of square loading of each variable with a given factor. यह आपके पास फैक्तर लोटिंग से हैं और यह क्या आपक्तर लोटिंग से है, sum of square. तो the sum of square loading of each variable given a factor will equal to the factor eigen value. अब आपके पास क्या आरा है, हमारे पास फैक्तर लोटिंग से हम eigen value फैंट कर रहे हैं लेम्टा is the eigen value. और यह क्या है आपके पास दीस आर दिस सामोस केर अप ती लोटिंग तीस आर दिस सामोस केर अप ती लोटिंग. तो लेम्टा की वेलू क्या आगे 1.3639 total communality is on our side 1.3639 but now what we have to do? the largest loading on the factor is from the population variable x2 now we have seen in previous how much was in x2 0.9084 largest loading is in x2 in second variable whose proportional contribution lambda is given now how many variations it is explaining उस्सको उम चेख हो अध है, अरी तम टी लेमढा टी रोट, प्रपोष्यन आम्ने फैंद करनी एं, अप आद लिएिबल गी किस सेखन इग़्िबल कितनी वीर्य�城े कर दा है, लेमढा टी रोट, टी रोट लेमढा कितनी ख्ंटी खिंटी लेमढा आद खिलिएी. this is the formula of the proportional contribution of the lambda अमने ये चेक करनी हैं तो lambda 2 1 square 0.9084 divided by total communality which is equal to 1.3639 after simplification तो 2nd variable आपी कितनी वेरीशन इकश्वें कराई 66.60% आप केपास जो वेरीशन इकश्वें कराई 2nd variable अट जो रो मेंचि आप केपास अगे वो आपकेपास कितने होगे वो 33.4% variation इखश्वें करनी होगे तो 1, 1, factor आपके पास पहला ही X2,hole the variable आप वेरीशन आप केपास 66.6% वेरीशन इखष्वें कराई य हो आपकि पसे रोगम च kunnenा add atr आने यह अप Bloomberg आप कैंगे वाय�迎ग खो Academic villa is bigger than of the total variation of x, explained by the specific factor. आब हम लिए किसकी चायकर कनी. Specific factor यो awe ki thi. Common factor किसकी किसकी ती f jith ko हम लेट कियावे. Common factor या को टेःए ठालग के को इस किता चायक के लिए �谢谢 टेःए टेग के को. specific factor या को अपने लेट की टेट कही आभे. Common factor which is equals to f. ख olmेía खरुव्प कलावले diferent итог J खरुवयर neighbors खरुवयर proch खरॼवप खर। खरूवयर करує खरूवयर। खरूस ओर गर,松ग खर। खर्पहने लीख, पतिकुलर के लेगाम चेख करें, तो वेरिबल 2 आपके पास कितनी वेरीशन इस्प्लेंग कराई, वो 66.6% वेरीशन इस्प्लेंग कराई. तो यह आपके पास बहुत यह आपकोटेंग है, आपके अनालिसिस की इजाम्पर, और इसी के कोडिक पेर आपके आगे जाएंगे, यहाप को आपको पताचल जाए, this is the specific factor, this is the common factor, this is the individual variable, तो हमारे पास वेरे भी इस्प्लेंग को सोल्फ करना इस्प्लेंग कराई.