Perguntas com a marcação «correspondence-analysis»

Eu tenho um conjunto de dados que possui dados contínuos e categóricos. Estou analisando usando o PCA e estou me perguntando se é bom incluir as variáveis ​​categóricas como parte da análise. Meu entendimento é que o PCA só pode ser aplicado a variáveis ​​contínuas. Isso está correto? Se não …

147 categorical-data  pca  correspondence-analysis  mixed-type-data 

Quero reduzir a dimensionalidade dos sistemas de ordem superior e capturar a maior parte da covariância em um campo de preferência bidimensional ou unidimensional. Entendo que isso pode ser feito por meio da análise de componentes principais e usei o PCA em muitos cenários. No entanto, nunca o usei com …

38 pca  data-visualization  binary-data  dimensionality-reduction  correspondence-analysis 

Biplot é frequentemente usado para exibir resultados da análise de componentes principais (e de técnicas relacionadas). É um gráfico de dispersão duplo ou de sobreposição que mostra as cargas dos componentes e as pontuações dos componentes simultaneamente. Fui informado por @amoeba hoje que ele deu uma resposta que parte do …

38 pca  multivariate-analysis  svd  correspondence-analysis  biplot 

Existem muitas técnicas em estatísticas ecológicas para análise exploratória de dados multidimensionais. Essas são chamadas técnicas de 'ordenação'. Muitos são iguais ou estão intimamente relacionados a técnicas comuns em outras partes da estatística. Talvez o exemplo prototípico seja a análise de componentes principais (PCA). Os ecologistas podem usar o PCA …

20 pca  eda  ecology  correspondence-analysis 

Eu estive pesquisando na Internet em toda parte ... Ainda não encontrei uma visão geral muito boa de como interpretar gráficos de análise de correspondência 2D. Alguém poderia dar alguns conselhos sobre como interpretar as distâncias entre pontos? Talvez um exemplo ajude, aqui está um gráfico que é encontrado em …

19 interpretation  correspondence-analysis  biplot 

Este é apenas um exemplo que encontrei várias vezes, portanto não tenho dados de amostra. Executando um modelo de regressão linear em R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1é uma variável contínua. x2é categórico e possui três valores, por exemplo, "Baixo", "Médio" e "Alto". No entanto, a saída …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Eu tenho diferentes variáveis ​​que interagem dentro de uma população. Basicamente, tenho feito um inventário de milípedes e medido alguns outros valores do terreno, como: As espécies e a quantidade de espécimes coletados Os diferentes ambientes onde os animais estão o pH A porcentagem de material orgânico a quantidade de …

9 pca  multivariate-analysis  ecology  correspondence-analysis 

Estou analisando um conjunto de dados sobre comunidades entre marés. Os dados são cobertura percentual (de algas, cracas, mexilhões etc.) em quadrantes. Estou acostumado a pensar na análise de correspondência (CA) em termos de contagem de espécies e na análise de componentes principais (PCA) como algo mais útil para tendências …

9 r  pca  multivariate-analysis  correspondence-analysis 

Eu tenho um conjunto de dados de variáveis ​​discretas (ordinais, merísticas e nominais) que descrevem caracteres morfológicos das asas em várias espécies de insetos intimamente relacionadas. O que pretendo fazer é realizar algum tipo de análise que me dê uma representação visual da semelhança das diferentes espécies com base nas …

9 pca  discrete-data  correspondence-analysis  mixed-type-data 

Alguns métodos estatísticos - não me lembro se é a análise de componentes principais ou algo assim - às vezes são chamados de "análise de dados em francês". O que é isso exatamente ? E algumas pessoas dizem que esse nome é irônico, é verdade e por quê?

9 multivariate-analysis  terminology  correspondence-analysis 

Eu tenho 21 variáveis ​​socioeconômicas e de nível macro de atitude (como porcentagem de mães de 24 a 54 anos que não estão empregadas, porcentagem de crianças de 3 a 5 anos em creches e assim por diante). Também tenho dados sobre as proporções de avós que prestaram cuidados infantis …

8 pca  factor-analysis  dimensionality-reduction  small-sample  correspondence-analysis