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After obtaining estimates of the A and E parameters of the
Cholesky decomposition model, the estimated Cholesky path
coeffi cients were converted and rescaled into A and E correlation
matrices for the 22 variables, which then served as the input
to exploratory factor analyses performed in Mplus 5.21. Exploratory
factor analyses were conducted using an unweighted least
squares estimator because of the nonpositive defi nite properties
of the A and E correlation structures. The geomin rotation method
in Mplus was used to obtain the oblique rotation of the chosen
exploratory factor analysis solution. We used oblique rotations
because we wanted to examine the magnitude of the relationship
between the resulting genetic and environmental factors.
The exploratory factor analysis of the genetic correlation matrix
produced four eigenvalues above unity: 9.88, 3.19, 1.85, and 1.53.
A scree plot was consistent with an infl ection break at either three
or four factors. The fourth factor identifi ed a coherent factor of
fi ve disorders (genetic factor 4 below) and so merited retention.
By contrast, a fi fth factor included only one syndrome with a substantial
loading (eating disorders)—a clear sign of overextraction.
Furthermore, the four-factor solution provides a reasonable summary
of the matrix of genetic correlations seen in Table S3 in the
online data supplement.
Exploratory factor analysis of the specifi c environmental correlation
matrix revealed six factors with eigenvalues exceeding unity:
5.17, 2.70, 1.46, 1.34, 1.19, and 1.10. Examining the scree plot suggests
a break between three and four factors. Adding a third factor
identifi ed a coherent bipolar factor with salient loadings on fi ve
disorders (environmental factor 3 below). Adding a fourth factor,
by contrast, identifi ed a minimally coherent factor with loadings
on only two disorders—positive on drug abuse or dependence and
negative on dependent personality disorder. We again saw this as
evidence of overextraction, so we present results from a four-factor
genetic and a three-factor unique environmental solution.

后获得的估计参数的一个和
乔列斯基分解模型,估计乔莱斯基路
处理客户转换和调整成与相关
矩阵的22个变量,然后作为输入
以探索性因素分析,进行mplus5.21。试探性的
因子分析进行了使用加权最小二乘
最小二乘估计由于非正规定有限性质
本及相关结构。geomin旋转的方法
在mplus是用来获取斜旋转的选择
探索性因素分析解决方案。我们用斜轮换
因为我们想检查的严重性的关系
由此产生的遗传和环境因素。
探索性因素分析的遗传关联矩阵
生产的四特征值高于团结:9.88,3.19,1.85,和1.53。
一个卵石阴谋是符合的影响、打破在三
或四个因素。第四个因素为一个连贯的因素
5障碍(遗传因子4下),所以值得保留。
相比之下,一个北京峰通宏的因素包括只有一个综合征与实质
加载(饮食失调)-一个明显的迹象overextraction。
此外,这四个因素的解决方案提供了一个合理的总结
矩阵的遗传相关性在表中
在线数据补充。
探索性因素分析的具体环境相关
矩阵显示六个因素的特征值大于1:
5.17,2.70,1.46,1.34,1.19,和1.10。研究表明,卵石阴谋
休息之间的三和四个因素。添加三分之一的因子
为一个连贯的双因素显着的负荷对5
疾病(环境因子3下)。添加四分之一的因子,
相比之下,为一种微创相干因子载荷
只有障碍阳性药物滥用或依赖和
消极依赖型人格障碍。我们再次看到这个
证据overextraction,所以我们从目前的结果,4个因素
遗传和环境因素的独特解决方案。
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第1个回答  2012-01-10
后获得的 A 和 E 参数的估计
乔分解模型,估计乔路径
期望值 cients 被转换和成 rescaled A 和 E 的相关性
22 的变量,然后作为输入矩阵
探索性因素分析在 Mplus 5.21 中执行。探索
使用加权的至少进行因素分析
由于非正的数字式尼特光电属性的小二乘估计
A 和 E 相关结构。Geomin 旋转法
Mplus 用来获取斜旋转所选的
探索性因素分析解决方案。我们用斜旋转
因为我们想检查严重程度的关系
之间产生的遗传和环境因素。
遗传相关矩阵的探索性因素分析
生产四个特征值以上统一: 9.88、 3.19、 1.85 和 1.53。
错觉的阴谋是符合影响力区休息或者三
或四个因素。第四个因素识别模型 ed 相干因子的
fi ve 障碍 (遗传因子为 4 以下),所以值得保留。
相比之下,fi fth 因素包括大量只有一个综合征
加载 (饮食失调) — — overextraction 的明确迹象。
此外,四因子解决方案提供了合理的摘要
矩阵表 S3 中所示的遗传相关的
在线数据的补充。
探索性的规格 c 环境相关因素分析
矩阵特征值超过统一显示六个因素:
5.17、 2.70、 146、 134、 1.19 和 1.10。检查河卵石情节建议
三和四个因素之间休息。添加第三个因素
识别模型 ed 突出负荷对 fi ve 相干双极因子
障碍 (环境因子 3 下面)。添加第四个因素
相比之下,识别模型 ed 载荷微相干因子
只有两个障碍积极对药物滥用或依赖和
负相关的人格障碍。我们再次看到这个作为
overextraction,所以我们目前从四个因素的结果的证据
遗传和三要素独特环境的解决方案。
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