Skip to contents

Extract raw coefs from model object

Source: R/SingleGroup-methods.R
coef-method.Rd

Return a list (or data.frame) of raw item and group level coefficients. Note that while the output to the console is rounded to three digits, the returned list of objects is not. Hence, elements from cfs <- coef(mod); cfs[[1]] will contain the non-rounded results (useful for simulations).

Usage

# S4 method for class 'SingleGroupClass'
coef(
  object,
  CI = 0.95,
  printSE = FALSE,
  rotate = "none",
  Target = NULL,
  IRTpars = FALSE,
  rawug = FALSE,
  as.data.frame = FALSE,
  simplify = FALSE,
  unique = FALSE,
  verbose = TRUE,
  ...
)

Arguments

object

an object of class SingleGroupClass, MultipleGroupClass, or MixedClass

CI

the amount of converged used to compute confidence intervals; default is 95 percent confidence intervals

printSE

logical; print the standard errors instead of the confidence intervals? When IRTpars = TRUE then the delta method will be used to compute the associated standard errors from mirt's default slope-intercept form

rotate

see summary method for details. The default rotation is 'none'

Target

a dummy variable matrix indicting a target rotation pattern

IRTpars

logical; convert slope intercept parameters into traditional IRT parameters? Only applicable to unidimensional models or models with simple structure (i.e., only one non-zero slope). If a suitable ACOV estimate was computed in the fitted model, and printSE = FALSE, then suitable CIs will be included based on the delta method (where applicable)

rawug

logical; return the untransformed internal g and u parameters? If FALSE, g and u's are converted with the original format along with delta standard errors

as.data.frame

logical; convert list output to a data.frame instead?

simplify

logical; if all items have the same parameter names (indicating they are of the same class) then they are collapsed to a matrix, and a list of length 2 is returned containing a matrix of item parameters and group-level estimates

unique

return the vector of uniquely estimated parameters

verbose

logical; allow information to be printed to the console?

...

additional arguments to be passed

References

Chalmers, R., P. (2012). mirt: A Multidimensional Item Response Theory Package for the R Environment. Journal of Statistical Software, 48(6), 1-29. doi:10.18637/jss.v048.i06

See also

summary-method

Examples


# \donttest{
dat <- expand.table(LSAT7)
x <- mirt(dat, 1)
#> 
Iteration: 1, Log-Lik: -2668.786, Max-Change: 0.18243
Iteration: 2, Log-Lik: -2663.691, Max-Change: 0.13637
Iteration: 3, Log-Lik: -2661.454, Max-Change: 0.10231
Iteration: 4, Log-Lik: -2659.430, Max-Change: 0.04181
Iteration: 5, Log-Lik: -2659.241, Max-Change: 0.03417
Iteration: 6, Log-Lik: -2659.113, Max-Change: 0.02911
Iteration: 7, Log-Lik: -2658.812, Max-Change: 0.00456
Iteration: 8, Log-Lik: -2658.809, Max-Change: 0.00363
Iteration: 9, Log-Lik: -2658.808, Max-Change: 0.00273
Iteration: 10, Log-Lik: -2658.806, Max-Change: 0.00144
Iteration: 11, Log-Lik: -2658.806, Max-Change: 0.00118
Iteration: 12, Log-Lik: -2658.806, Max-Change: 0.00101
Iteration: 13, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00042
Iteration: 14, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00025
Iteration: 15, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00026
Iteration: 16, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00023
Iteration: 17, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00023
Iteration: 18, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00021
Iteration: 19, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00019
Iteration: 20, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00017
Iteration: 21, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00017
Iteration: 22, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00015
Iteration: 23, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00015
Iteration: 24, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00013
Iteration: 25, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00013
Iteration: 26, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00011
Iteration: 27, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00011
Iteration: 28, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00010
coef(x)
#> $Item.1
#>        a1     d g u
#> par 0.988 1.856 0 1
#> 
#> $Item.2
#>        a1     d g u
#> par 1.081 0.808 0 1
#> 
#> $Item.3
#>        a1     d g u
#> par 1.706 1.804 0 1
#> 
#> $Item.4
#>        a1     d g u
#> par 0.765 0.486 0 1
#> 
#> $Item.5
#>        a1     d g u
#> par 0.736 1.855 0 1
#> 
#> $GroupPars
#>     MEAN_1 COV_11
#> par      0      1
#> 
coef(x, IRTpars = TRUE)
#> $Item.1
#>         a      b g u
#> par 0.988 -1.879 0 1
#> 
#> $Item.2
#>         a      b g u
#> par 1.081 -0.748 0 1
#> 
#> $Item.3
#>         a      b g u
#> par 1.706 -1.058 0 1
#> 
#> $Item.4
#>         a      b g u
#> par 0.765 -0.635 0 1
#> 
#> $Item.5
#>         a     b g u
#> par 0.736 -2.52 0 1
#> 
#> $GroupPars
#>     MEAN_1 COV_11
#> par      0      1
#> 
coef(x, simplify = TRUE)
#> $items
#>           a1     d g u
#> Item.1 0.988 1.856 0 1
#> Item.2 1.081 0.808 0 1
#> Item.3 1.706 1.804 0 1
#> Item.4 0.765 0.486 0 1
#> Item.5 0.736 1.855 0 1
#> 
#> $means
#> F1 
#>  0 
#> 
#> $cov
#>    F1
#> F1  1
#> 

#with computed information matrix
x <- mirt(dat, 1, SE = TRUE)
#> 
Iteration: 1, Log-Lik: -2668.786, Max-Change: 0.18243
Iteration: 2, Log-Lik: -2663.691, Max-Change: 0.13637
Iteration: 3, Log-Lik: -2661.454, Max-Change: 0.10231
Iteration: 4, Log-Lik: -2659.430, Max-Change: 0.04181
Iteration: 5, Log-Lik: -2659.241, Max-Change: 0.03417
Iteration: 6, Log-Lik: -2659.113, Max-Change: 0.02911
Iteration: 7, Log-Lik: -2658.812, Max-Change: 0.00456
Iteration: 8, Log-Lik: -2658.809, Max-Change: 0.00363
Iteration: 9, Log-Lik: -2658.808, Max-Change: 0.00273
Iteration: 10, Log-Lik: -2658.806, Max-Change: 0.00144
Iteration: 11, Log-Lik: -2658.806, Max-Change: 0.00118
Iteration: 12, Log-Lik: -2658.806, Max-Change: 0.00101
Iteration: 13, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00042
Iteration: 14, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00025
Iteration: 15, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00026
Iteration: 16, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00023
Iteration: 17, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00023
Iteration: 18, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00021
Iteration: 19, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00019
Iteration: 20, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00017
Iteration: 21, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00017
Iteration: 22, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00015
Iteration: 23, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00015
Iteration: 24, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00013
Iteration: 25, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00013
Iteration: 26, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00011
Iteration: 27, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00011
Iteration: 28, Log-Lik: -2658.805, Max-Change: 0.00010
#> 
#> Calculating information matrix...
coef(x)
#> $Item.1
#>            a1     d  g  u
#> par     0.988 1.856  0  1
#> CI_2.5  0.641 1.598 NA NA
#> CI_97.5 1.335 2.114 NA NA
#> 
#> $Item.2
#>            a1     d  g  u
#> par     1.081 0.808  0  1
#> CI_2.5  0.750 0.629 NA NA
#> CI_97.5 1.412 0.987 NA NA
#> 
#> $Item.3
#>            a1     d  g  u
#> par     1.706 1.804  0  1
#> CI_2.5  1.078 1.404 NA NA
#> CI_97.5 2.334 2.205 NA NA
#> 
#> $Item.4
#>            a1     d  g  u
#> par     0.765 0.486  0  1
#> CI_2.5  0.502 0.339 NA NA
#> CI_97.5 1.028 0.633 NA NA
#> 
#> $Item.5
#>            a1     d  g  u
#> par     0.736 1.855  0  1
#> CI_2.5  0.440 1.630 NA NA
#> CI_97.5 1.032 2.079 NA NA
#> 
#> $GroupPars
#>         MEAN_1 COV_11
#> par          0      1
#> CI_2.5      NA     NA
#> CI_97.5     NA     NA
#> 
coef(x, printSE = TRUE)
#> $Item.1
#>        a1     d logit(g) logit(u)
#> par 0.988 1.856     -999      999
#> SE  0.177 0.131       NA       NA
#> 
#> $Item.2
#>        a1     d logit(g) logit(u)
#> par 1.081 0.808     -999      999
#> SE  0.169 0.091       NA       NA
#> 
#> $Item.3
#>        a1     d logit(g) logit(u)
#> par 1.706 1.804     -999      999
#> SE  0.320 0.204       NA       NA
#> 
#> $Item.4
#>        a1     d logit(g) logit(u)
#> par 0.765 0.486     -999      999
#> SE  0.134 0.075       NA       NA
#> 
#> $Item.5
#>        a1     d logit(g) logit(u)
#> par 0.736 1.855     -999      999
#> SE  0.151 0.114       NA       NA
#> 
#> $GroupPars
#>     MEAN_1 COV_11
#> par      0      1
#> SE      NA     NA
#> 
coef(x, as.data.frame = TRUE)
#>                        par    CI_2.5   CI_97.5
#> Item.1.a1        0.9879254 0.6405319 1.3353189
#> Item.1.d         1.8560605 1.5983450 2.1137759
#> Item.1.g         0.0000000        NA        NA
#> Item.1.u         1.0000000        NA        NA
#> Item.2.a1        1.0808847 0.7500334 1.4117360
#> Item.2.d         0.8079786 0.6291264 0.9868309
#> Item.2.g         0.0000000        NA        NA
#> Item.2.u         1.0000000        NA        NA
#> Item.3.a1        1.7058006 1.0778209 2.3337803
#> Item.3.d         1.8042187 1.4035692 2.2048683
#> Item.3.g         0.0000000        NA        NA
#> Item.3.u         1.0000000        NA        NA
#> Item.4.a1        0.7651853 0.5022681 1.0281025
#> Item.4.d         0.4859966 0.3391601 0.6328331
#> Item.4.g         0.0000000        NA        NA
#> Item.4.u         1.0000000        NA        NA
#> Item.5.a1        0.7357980 0.4395386 1.0320574
#> Item.5.d         1.8545127 1.6302516 2.0787739
#> Item.5.g         0.0000000        NA        NA
#> Item.5.u         1.0000000        NA        NA
#> GroupPars.MEAN_1 0.0000000        NA        NA
#> GroupPars.COV_11 1.0000000        NA        NA

#two factors
x2 <- mirt(Science, 2)
#> 
Iteration: 1, Log-Lik: -1634.562, Max-Change: 0.49365
Iteration: 2, Log-Lik: -1608.496, Max-Change: 0.17069
Iteration: 3, Log-Lik: -1604.784, Max-Change: 0.08523
Iteration: 4, Log-Lik: -1604.195, Max-Change: 0.05345
Iteration: 5, Log-Lik: -1603.777, Max-Change: 0.03491
Iteration: 6, Log-Lik: -1603.581, Max-Change: 0.02948
Iteration: 7, Log-Lik: -1603.263, Max-Change: 0.02614
Iteration: 8, Log-Lik: -1603.177, Max-Change: 0.02281
Iteration: 9, Log-Lik: -1603.099, Max-Change: 0.02311
Iteration: 10, Log-Lik: -1602.717, Max-Change: 0.01961
Iteration: 11, Log-Lik: -1602.673, Max-Change: 0.01556
Iteration: 12, Log-Lik: -1602.635, Max-Change: 0.01694
Iteration: 13, Log-Lik: -1602.443, Max-Change: 0.01534
Iteration: 14, Log-Lik: -1602.421, Max-Change: 0.01311
Iteration: 15, Log-Lik: -1602.401, Max-Change: 0.01384
Iteration: 16, Log-Lik: -1602.303, Max-Change: 0.00987
Iteration: 17, Log-Lik: -1602.288, Max-Change: 0.01006
Iteration: 18, Log-Lik: -1602.275, Max-Change: 0.00939
Iteration: 19, Log-Lik: -1602.206, Max-Change: 0.00972
Iteration: 20, Log-Lik: -1602.198, Max-Change: 0.01016
Iteration: 21, Log-Lik: -1602.189, Max-Change: 0.00670
Iteration: 22, Log-Lik: -1602.165, Max-Change: 0.00679
Iteration: 23, Log-Lik: -1602.158, Max-Change: 0.00694
Iteration: 24, Log-Lik: -1602.152, Max-Change: 0.00555
Iteration: 25, Log-Lik: -1602.116, Max-Change: 0.00689
Iteration: 26, Log-Lik: -1602.112, Max-Change: 0.00465
Iteration: 27, Log-Lik: -1602.107, Max-Change: 0.00478
Iteration: 28, Log-Lik: -1602.082, Max-Change: 0.00389
Iteration: 29, Log-Lik: -1602.078, Max-Change: 0.00745
Iteration: 30, Log-Lik: -1602.074, Max-Change: 0.00380
Iteration: 31, Log-Lik: -1602.069, Max-Change: 0.00373
Iteration: 32, Log-Lik: -1602.066, Max-Change: 0.00792
Iteration: 33, Log-Lik: -1602.063, Max-Change: 0.00397
Iteration: 34, Log-Lik: -1602.060, Max-Change: 0.00364
Iteration: 35, Log-Lik: -1602.057, Max-Change: 0.00808
Iteration: 36, Log-Lik: -1602.055, Max-Change: 0.00332
Iteration: 37, Log-Lik: -1602.052, Max-Change: 0.00613
Iteration: 38, Log-Lik: -1602.049, Max-Change: 0.00319
Iteration: 39, Log-Lik: -1602.047, Max-Change: 0.00596
Iteration: 40, Log-Lik: -1602.043, Max-Change: 0.00303
Iteration: 41, Log-Lik: -1602.040, Max-Change: 0.00302
Iteration: 42, Log-Lik: -1602.038, Max-Change: 0.00611
Iteration: 43, Log-Lik: -1602.034, Max-Change: 0.00392
Iteration: 44, Log-Lik: -1602.033, Max-Change: 0.00329
Iteration: 45, Log-Lik: -1602.030, Max-Change: 0.00406
Iteration: 46, Log-Lik: -1602.026, Max-Change: 0.00303
Iteration: 47, Log-Lik: -1602.025, Max-Change: 0.00261
Iteration: 48, Log-Lik: -1602.023, Max-Change: 0.00457
Iteration: 49, Log-Lik: -1602.021, Max-Change: 0.00265
Iteration: 50, Log-Lik: -1602.020, Max-Change: 0.00290
Iteration: 51, Log-Lik: -1602.018, Max-Change: 0.00268
Iteration: 52, Log-Lik: -1602.010, Max-Change: 0.00310
Iteration: 53, Log-Lik: -1602.008, Max-Change: 0.00361
Iteration: 54, Log-Lik: -1602.007, Max-Change: 0.00238
Iteration: 55, Log-Lik: -1602.006, Max-Change: 0.00327
Iteration: 56, Log-Lik: -1602.005, Max-Change: 0.00269
Iteration: 57, Log-Lik: -1602.004, Max-Change: 0.00324
Iteration: 58, Log-Lik: -1602.002, Max-Change: 0.00218
Iteration: 59, Log-Lik: -1602.001, Max-Change: 0.00198
Iteration: 60, Log-Lik: -1602.000, Max-Change: 0.00346
Iteration: 61, Log-Lik: -1601.999, Max-Change: 0.00226
Iteration: 62, Log-Lik: -1601.998, Max-Change: 0.00247
Iteration: 63, Log-Lik: -1601.997, Max-Change: 0.00264
Iteration: 64, Log-Lik: -1601.996, Max-Change: 0.00380
Iteration: 65, Log-Lik: -1601.995, Max-Change: 0.00236
Iteration: 66, Log-Lik: -1601.994, Max-Change: 0.00244
Iteration: 67, Log-Lik: -1601.992, Max-Change: 0.00164
Iteration: 68, Log-Lik: -1601.992, Max-Change: 0.00214
Iteration: 69, Log-Lik: -1601.991, Max-Change: 0.00193
Iteration: 70, Log-Lik: -1601.990, Max-Change: 0.00267
Iteration: 71, Log-Lik: -1601.989, Max-Change: 0.00227
Iteration: 72, Log-Lik: -1601.989, Max-Change: 0.00232
Iteration: 73, Log-Lik: -1601.988, Max-Change: 0.00172
Iteration: 74, Log-Lik: -1601.987, Max-Change: 0.00149
Iteration: 75, Log-Lik: -1601.987, Max-Change: 0.00245
Iteration: 76, Log-Lik: -1601.986, Max-Change: 0.00149
Iteration: 77, Log-Lik: -1601.985, Max-Change: 0.00215
Iteration: 78, Log-Lik: -1601.985, Max-Change: 0.00206
Iteration: 79, Log-Lik: -1601.984, Max-Change: 0.00223
Iteration: 80, Log-Lik: -1601.983, Max-Change: 0.00190
Iteration: 81, Log-Lik: -1601.983, Max-Change: 0.00181
Iteration: 82, Log-Lik: -1601.982, Max-Change: 0.00125
Iteration: 83, Log-Lik: -1601.981, Max-Change: 0.00136
Iteration: 84, Log-Lik: -1601.981, Max-Change: 0.00207
Iteration: 85, Log-Lik: -1601.981, Max-Change: 0.00124
Iteration: 86, Log-Lik: -1601.980, Max-Change: 0.00187
Iteration: 87, Log-Lik: -1601.980, Max-Change: 0.00123
Iteration: 88, Log-Lik: -1601.980, Max-Change: 0.00193
Iteration: 89, Log-Lik: -1601.980, Max-Change: 0.00123
Iteration: 90, Log-Lik: -1601.979, Max-Change: 0.00198
Iteration: 91, Log-Lik: -1601.979, Max-Change: 0.00118
Iteration: 92, Log-Lik: -1601.979, Max-Change: 0.00121
Iteration: 93, Log-Lik: -1601.979, Max-Change: 0.00196
Iteration: 94, Log-Lik: -1601.978, Max-Change: 0.00112
Iteration: 95, Log-Lik: -1601.978, Max-Change: 0.00117
Iteration: 96, Log-Lik: -1601.978, Max-Change: 0.00193
Iteration: 97, Log-Lik: -1601.978, Max-Change: 0.00106
Iteration: 98, Log-Lik: -1601.977, Max-Change: 0.00112
Iteration: 99, Log-Lik: -1601.977, Max-Change: 0.00187
Iteration: 100, Log-Lik: -1601.977, Max-Change: 0.00103
Iteration: 101, Log-Lik: -1601.977, Max-Change: 0.00109
Iteration: 102, Log-Lik: -1601.977, Max-Change: 0.00127
Iteration: 103, Log-Lik: -1601.976, Max-Change: 0.00118
Iteration: 104, Log-Lik: -1601.976, Max-Change: 0.00115
Iteration: 105, Log-Lik: -1601.976, Max-Change: 0.00115
Iteration: 106, Log-Lik: -1601.975, Max-Change: 0.00108
Iteration: 107, Log-Lik: -1601.975, Max-Change: 0.00108
Iteration: 108, Log-Lik: -1601.975, Max-Change: 0.00107
Iteration: 109, Log-Lik: -1601.974, Max-Change: 0.00103
Iteration: 110, Log-Lik: -1601.974, Max-Change: 0.00102
Iteration: 111, Log-Lik: -1601.974, Max-Change: 0.00101
Iteration: 112, Log-Lik: -1601.974, Max-Change: 0.00083
Iteration: 113, Log-Lik: -1601.974, Max-Change: 0.00088
Iteration: 114, Log-Lik: -1601.974, Max-Change: 0.00090
Iteration: 115, Log-Lik: -1601.973, Max-Change: 0.00108
Iteration: 116, Log-Lik: -1601.973, Max-Change: 0.00037
Iteration: 117, Log-Lik: -1601.973, Max-Change: 0.00138
Iteration: 118, Log-Lik: -1601.973, Max-Change: 0.00320
Iteration: 119, Log-Lik: -1601.973, Max-Change: 0.00085
Iteration: 120, Log-Lik: -1601.973, Max-Change: 0.00039
Iteration: 121, Log-Lik: -1601.973, Max-Change: 0.00034
Iteration: 122, Log-Lik: -1601.973, Max-Change: 0.00026
Iteration: 123, Log-Lik: -1601.973, Max-Change: 0.00109
Iteration: 124, Log-Lik: -1601.973, Max-Change: 0.00128
Iteration: 125, Log-Lik: -1601.973, Max-Change: 0.00113
Iteration: 126, Log-Lik: -1601.973, Max-Change: 0.00094
Iteration: 127, Log-Lik: -1601.973, Max-Change: 0.00080
Iteration: 128, Log-Lik: -1601.972, Max-Change: 0.00028
Iteration: 129, Log-Lik: -1601.972, Max-Change: 0.00105
Iteration: 130, Log-Lik: -1601.972, Max-Change: 0.00291
Iteration: 131, Log-Lik: -1601.972, Max-Change: 0.00082
Iteration: 132, Log-Lik: -1601.972, Max-Change: 0.00034
Iteration: 133, Log-Lik: -1601.972, Max-Change: 0.00029
Iteration: 134, Log-Lik: -1601.972, Max-Change: 0.00112
Iteration: 135, Log-Lik: -1601.972, Max-Change: 0.00244
Iteration: 136, Log-Lik: -1601.972, Max-Change: 0.00039
Iteration: 137, Log-Lik: -1601.972, Max-Change: 0.00027
Iteration: 138, Log-Lik: -1601.972, Max-Change: 0.00022
Iteration: 139, Log-Lik: -1601.972, Max-Change: 0.00112
Iteration: 140, Log-Lik: -1601.972, Max-Change: 0.00024
Iteration: 141, Log-Lik: -1601.972, Max-Change: 0.00098
Iteration: 142, Log-Lik: -1601.972, Max-Change: 0.00261
Iteration: 143, Log-Lik: -1601.972, Max-Change: 0.00031
Iteration: 144, Log-Lik: -1601.972, Max-Change: 0.00023
Iteration: 145, Log-Lik: -1601.972, Max-Change: 0.00208
Iteration: 146, Log-Lik: -1601.972, Max-Change: 0.00074
Iteration: 147, Log-Lik: -1601.972, Max-Change: 0.00031
Iteration: 148, Log-Lik: -1601.972, Max-Change: 0.00027
Iteration: 149, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00104
Iteration: 150, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00114
Iteration: 151, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00026
Iteration: 152, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00099
Iteration: 153, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00235
Iteration: 154, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00028
Iteration: 155, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00022
Iteration: 156, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00019
Iteration: 157, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00104
Iteration: 158, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00023
Iteration: 159, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00088
Iteration: 160, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00085
Iteration: 161, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00030
Iteration: 162, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00019
Iteration: 163, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00075
Iteration: 164, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00106
Iteration: 165, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00093
Iteration: 166, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00081
Iteration: 167, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00068
Iteration: 168, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00022
Iteration: 169, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00020
Iteration: 170, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00080
Iteration: 171, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00104
Iteration: 172, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00026
Iteration: 173, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00019
Iteration: 174, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00078
Iteration: 175, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00103
Iteration: 176, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00071
Iteration: 177, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00014
Iteration: 178, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00066
Iteration: 179, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00021
Iteration: 180, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00065
Iteration: 181, Log-Lik: -1601.971, Max-Change: 0.00147
Iteration: 182, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00020
Iteration: 183, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00017
Iteration: 184, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00062
Iteration: 185, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00058
Iteration: 186, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00064
Iteration: 187, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00105
Iteration: 188, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00019
Iteration: 189, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00077
Iteration: 190, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00071
Iteration: 191, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00021
Iteration: 192, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00077
Iteration: 193, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00081
Iteration: 194, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00028
Iteration: 195, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00018
Iteration: 196, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00069
Iteration: 197, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00063
Iteration: 198, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00020
Iteration: 199, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00018
Iteration: 200, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00068
Iteration: 201, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00064
Iteration: 202, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00023
Iteration: 203, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00016
Iteration: 204, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00062
Iteration: 205, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00064
Iteration: 206, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00021
Iteration: 207, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00072
Iteration: 208, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00018
Iteration: 209, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00061
Iteration: 210, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00020
Iteration: 211, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00018
Iteration: 212, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00067
Iteration: 213, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00065
Iteration: 214, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00021
Iteration: 215, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00014
Iteration: 216, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00058
Iteration: 217, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00060
Iteration: 218, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00020
Iteration: 219, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00068
Iteration: 220, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00019
Iteration: 221, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00059
Iteration: 222, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00019
Iteration: 223, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00018
Iteration: 224, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00064
Iteration: 225, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00013
Iteration: 226, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00059
Iteration: 227, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00020
Iteration: 228, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00013
Iteration: 229, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00054
Iteration: 230, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00052
Iteration: 231, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00015
Iteration: 232, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00014
Iteration: 233, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00055
Iteration: 234, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00052
Iteration: 235, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00019
Iteration: 236, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00013
Iteration: 237, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00053
Iteration: 238, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00054
Iteration: 239, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00017
Iteration: 240, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00062
Iteration: 241, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00017
Iteration: 242, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00053
Iteration: 243, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00017
Iteration: 244, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00016
Iteration: 245, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00058
Iteration: 246, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00011
Iteration: 247, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00054
Iteration: 248, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00018
Iteration: 249, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00062
Iteration: 250, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00018
Iteration: 251, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00054
Iteration: 252, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00017
Iteration: 253, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00016
Iteration: 254, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00058
Iteration: 255, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00012
Iteration: 256, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00055
Iteration: 257, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00018
Iteration: 258, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00012
Iteration: 259, Log-Lik: -1601.970, Max-Change: 0.00050
Iteration: 260, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00048
Iteration: 261, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00014
Iteration: 262, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00013
Iteration: 263, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00051
Iteration: 264, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00049
Iteration: 265, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00017
Iteration: 266, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00059
Iteration: 267, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00012
Iteration: 268, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00011
Iteration: 269, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00047
Iteration: 270, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00013
Iteration: 271, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00012
Iteration: 272, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00049
Iteration: 273, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00047
Iteration: 274, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00016
Iteration: 275, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00058
Iteration: 276, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00012
Iteration: 277, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00011
Iteration: 278, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00046
Iteration: 279, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00012
Iteration: 280, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00012
Iteration: 281, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00048
Iteration: 282, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00047
Iteration: 283, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00016
Iteration: 284, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00056
Iteration: 285, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00011
Iteration: 286, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00011
Iteration: 287, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00045
Iteration: 288, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00012
Iteration: 289, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00011
Iteration: 290, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00047
Iteration: 291, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00046
Iteration: 292, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00016
Iteration: 293, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00055
Iteration: 294, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00011
Iteration: 295, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00010
Iteration: 296, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00044
Iteration: 297, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00012
Iteration: 298, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00011
Iteration: 299, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00046
Iteration: 300, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00045
Iteration: 301, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00015
Iteration: 302, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00054
Iteration: 303, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00011
Iteration: 304, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00010
Iteration: 305, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00043
Iteration: 306, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00012
Iteration: 307, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00011
Iteration: 308, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00045
Iteration: 309, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00044
Iteration: 310, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00015
Iteration: 311, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00053
Iteration: 312, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00011
Iteration: 313, Log-Lik: -1601.969, Max-Change: 0.00010
coef(x2)
#> $Comfort
#>         a1    a2    d1    d2     d3
#> par -1.335 0.097 5.211 2.866 -1.603
#> 
#> $Work
#>         a1    a2    d1    d2     d3
#> par -0.879 1.853 3.704 1.153 -2.904
#> 
#> $Future
#>        a1    a2    d1    d2     d3
#> par -1.47 1.165 4.663 1.957 -1.736
#> 
#> $Benefit
#>         a1 a2    d1    d2     d3
#> par -1.722  0 3.989 1.195 -2.044
#> 
#> $GroupPars
#>     MEAN_1 MEAN_2 COV_11 COV_21 COV_22
#> par      0      0      1      0      1
#> 
coef(x2, rotate = 'varimax')
#> 
#> Rotation:  varimax 
#> 
#> $Comfort
#>        a1    a2    d1    d2     d3
#> par 1.254 0.468 5.211 2.866 -1.603
#> 
#> $Work
#>        a1    a2    d1    d2     d3
#> par 0.323 2.025 3.704 1.153 -2.904
#> 
#> $Future
#>        a1    a2    d1    d2     d3
#> par 1.083 1.531 4.663 1.957 -1.736
#> 
#> $Benefit
#>        a1    a2    d1    d2     d3
#> par 1.653 0.484 3.989 1.195 -2.044
#> 
#> $GroupPars
#>     MEAN_1 MEAN_2 COV_11 COV_21 COV_22
#> par      0      0      1      0      1
#> 

# }