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多変量解析メモ: 多重対応分析(Multiple Correspondence Analysis, MCA) - Qiita
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多変量解析メモ: 多重対応分析(Multiple Correspondence Analysis, MCA) - Qiita
多変量解析メモ: 多重対応分析(Multiple Correspondence Analysis, MCA)R統計学多変量解析 1. 要約 本記... 多変量解析メモ: 多重対応分析(Multiple Correspondence Analysis, MCA)R統計学多変量解析 1. 要約 本記事では,カテゴリカルデータの数量化の際に利用される多重対応分析についてまとめました.多重対応分析は,カテゴリカルデータからカテゴリー座標値を求める手法です.パラメータ推定では,特異値分解が重要な役割を果たします.記事の後半では,Rでの実装例を載せています. 数量化いいですよね.最近面白いなと思ってます.(研究対象とできるかは別として.というか,こんなんやってる場合じゃねえ!!) 2. 多重対応分析 2.1 どんな手法? 以下のようなデータを考えます. 左が,個体の属性値をカテゴリー表示でまとめた表で,右が,学部変数では「1=理学部,2=医学部,3=工学部」,科目変数では「1=数学,2=生物,3=物理,4=化学」,重視変数では「1=基礎,2=重視」の