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内容紹介
次のような特徴があります。(1)コレスポンデンス分析の基本原理を、「行と列の一種の標準化」と「主成分分析(次元近似、相対性的マッピング法)」であると考えています。(2)そのことによって、多変量回帰分析や正準相関分析、数量化2類と同じように、行要素と列要素の関連性の分析であると位置づけています(関連書籍、「多変量回帰分析・正準相関分析・多変量分散分析」参照してください)。(3)数量化3類とコレスポンデンス分析は、既に広く知られているように、同じ解法ですが、上記の基本原理に基づいてデータの形や応用上の相違点を解説しています(応用上は別の分析法と考えた方が分かり易いということ)。(4)コレスポンデンス分析の基本的原理に基づいて、クロス表(カテゴリー変数×カテゴリー変数)だけでなく、平均値表(カテゴリー変数×連続変数)などにも適用できことを説明しています(連続変数×連続変数の相関行列のコレスポンデンス分析は上記関連書籍「多変量回帰分析・・・」に所収)。(5)コレスポンデンス分析の発展として、対数コレスポンデンス分析を取り扱っています。この対数分析は、オランダのクルーネンベルグと基本的に同じ考え方です。(6)3元データのコレスポンデンス分析の計算例とプログラムを掲載しています。オランダのクルーネンベルグの3相コレスポンデンス分析は、関連書籍「データ分析入門2」にあるように、コレスポンデンス分析の本質である同一空間へのプロットになっていません。したがって、3つの相について別の空間を想定する3相分析と一つの空間を想定する3元分析を区別する必要があります。3元の主成分分析モデル(多元の同一空間固有値モデル)とその計算法の基本的考え方は、関連書籍「データ分析入門2」に解説されています。(7)時系列調査の分析などを前提にして、外部分析(要素の追加法)を解説しています。
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