如何从 psych::principal 中检索/估算底层旋转矩阵 (rotmat)？
how can I retrieve / impute the underlying rotation matrix (rotmat) from psych::principal?
我在另一个函数中使用 psych::principal，将各种 rotate 函数传递给 principal。
（principal 提供 许多 旋转选项并将它们传递给不同的其他功能）。
我需要获取 旋转矩阵，无论使用哪个旋转过程，都找到并实现了它。
所有下游轮换程序都提供此功能，但它似乎未被 principal 编辑。
例如：
randomcor <- cor(matrix(data = rnorm(n = 100), nrow = 10))
library(psych)
principalres <- principal(r = randomcor, nfactors = 3, rotate = "none")
unrot.loa <- unclass(principalres$loadings)
principalrot <- principal(r = randomcor, nfactors = 3, rotate = "varimax") # there is no way to retrieve the rot.mat from principal
# but this CAN be done from the underlying varimax!
varimaxres <- varimax(x = unrot.loa)
varimaxres$rotmat # see, THIS is what I want!
我不愿意重新执行 principal 中的所有轮换程序。
（不要重复自己或其他人的说法）。
有没有人知道如何：
- 我可以优雅地、以某种方式、神奇地从
principal() 中 检索 rotmat，尽管它似乎不是 return 吗？
- 我可以，或者，impute
rotmat 必须有 "happened"，因为我知道 rotated和 unrotated loadings?
正如 William Revelle 所承诺的那样，从 1.5.8 开始，psych 也 returns 用于因子分析和主成分分析的旋转矩阵。
这样问题就解决了，继续上面的例子：
principalrot$rot.mat == varimaxres$rotmat # it works!
我在另一个函数中使用 psych::principal，将各种 rotate 函数传递给 principal。
（principal 提供 许多 旋转选项并将它们传递给不同的其他功能）。
我需要获取 旋转矩阵，无论使用哪个旋转过程，都找到并实现了它。
所有下游轮换程序都提供此功能，但它似乎未被 principal 编辑。
例如：
randomcor <- cor(matrix(data = rnorm(n = 100), nrow = 10))
library(psych)
principalres <- principal(r = randomcor, nfactors = 3, rotate = "none")
unrot.loa <- unclass(principalres$loadings)
principalrot <- principal(r = randomcor, nfactors = 3, rotate = "varimax") # there is no way to retrieve the rot.mat from principal
# but this CAN be done from the underlying varimax!
varimaxres <- varimax(x = unrot.loa)
varimaxres$rotmat # see, THIS is what I want!
我不愿意重新执行 principal 中的所有轮换程序。
（不要重复自己或其他人的说法）。
有没有人知道如何：
- 我可以优雅地、以某种方式、神奇地从
principal()中 检索rotmat，尽管它似乎不是 return 吗？ - 我可以，或者，impute
rotmat必须有 "happened"，因为我知道 rotated和 unrotated loadings?
正如 William Revelle 所承诺的那样，从 1.5.8 开始，psych 也 returns 用于因子分析和主成分分析的旋转矩阵。
这样问题就解决了，继续上面的例子：
principalrot$rot.mat == varimaxres$rotmat # it works!