最佳拟合数据测量对象
验证性因子分析拟合指标及意义？
验证性因子分析拟合指标及意义？
对验证性因子分析进行介绍。
01 基本原理
不同于探索性因子分析(EFA)的“试错与探索”特征，验证性因子分析(CFA)是使用样本数据对已经根据某些理论、先验知识作出的因子结构假设进行验证的过程。进行验证性因子分析时，根据已有理论建立的因子结构可形成一个估计的协方差矩阵，而基于理论建立量表进行抽样测量的样本资料可形成一个样本协方差矩阵。
拟合优度是检验一个验证性因子分析模型是否成立的重要指标，拟合优度是根据数据得出的模型参数与理论模型的参数值的吻合程度，是检验样本协方差矩阵与估计的协方差矩阵间的相似程度的统计量，理论期望值为1。实际操作中，因子模型的拟合优度越接近于1，说明样本协方差矩阵与估计的协方差矩阵相似程度越大，因子模型拟合度越好。
02 验证性因子分析的使用条件
任何统计方法只有满足一定限度的条件，其使用才是合理的。验证性因子分析是使用数据资料检验理论假设的一种统计方法，关于它的使用条件有如下四个方面：因子模型应具有现实性。建构模型的基础是理论框架以及已有的研究知识，而不是纯粹的数据分析，若理论假设不正确，再好的方法、模型也难以发挥作用。在统计结果不理想时，也不能违背原有的理论假设任意修改模型结构。此外，在等同模型的选取中，不应以与数据的拟合程度为标准，而是选择对学科理论最有意义的模型。
样本的容量。样本的大小会影响到统计检验的效力和参数估计的准确性，在验证性因子分析中，样本容量越大，协方差的准确性越强，统计分析结果也就更可靠。一
最佳拟合法建立坐标系的原理？
1.迭代法建立坐标系
主要用于坐标系的原点不在工件本身、或者无法找到相应的基准元素来确定轴向或原点。多适用于曲面类零件。
2.最佳拟合建立坐标系
主要应用于坐标系的原点不在工件本身、零件的基准为三个及以上的基准孔（或圆槽、方槽等）
3.3-2-1法建立坐标系
主要用于坐标系的原点在工件本身、机器的行程范围内能找到的工件，是一种通用方法。
最佳拟合建立坐标系的原理
前提是需要明确三个基准孔的理论值，然后通过测量获得三个孔的实际值，再通过指定的拟合方法（最小二乘、矢量、最大最小）将实际值与理论值进行匹配，将每个点的偏差降低为最小，并建立坐标系。
建立步骤：
1.建立理论测量程序。
可以通过理论数模自动特征直接建立圆特征，也可以通过手动输入理论值来建立测量程序。
2.通过执行命令对测量程序进行执行，测量获取三个圆特征的实际值。
3.完成最佳拟合坐标系的建立。
新建最佳拟合坐标系的建立，选择三个圆特征参与计算，选择3 D和最小二乘拟合方法来计算实际值与理论值的偏差，确认无误后完成建立。