회사 정보를 분석합니다.mca 또는 다양한 ca (다 변수 분석)
두 변수 사이의 연관성을 나타 내기 위해 ca으로 생각했습니다. 세 가지 변수가 있습니다 : 범주, 태그, Valoration. 내 생각은 카테고리 - Valorarion과 Tag - Valoration 사이의 두 번째 분석 사이의 연관성을 보는 2 가지 분석을 만드는 것입니다.
하지만이 표현은 mca에서 가능하다고 생각합니다.
나를 보상 해 주시겠습니까?
당신모든 변수는 범주 있다고 가정 감사, 당신은 변수 간의 연관성에 대한 이해를 얻기 위해 여러 분류 분석을 사용할 수 있습니다. 2k7에있는 유럽 연합 컨소시엄 (European Consortium of Politics)의 주제에 대한 좋은 기사가 있었지만 내 드라이브에서 찾을 수는 없습니다. Google이 어딘가에 가지고있을 것이라 확신합니다. MCA가 회귀 또는 GLM보다 우수 할 것이라고 확신 할 수 없으므로 데이터를 "볼"수는 없지만 제가 언급 한 기사는 MCA vs. GLM vs 회귀.
또는 피어슨 제품 - 순간 상관 관계를 사용하여 계수를 식별 할 수 있습니다. 1에 가까운 = 양의 선형 관계, -1에 가까운 음의 선형 관계, 0에 가까움 = 선형 관계 없음.
발견 : http://www.essex.ac.uk/ecpr/events/generalconference/pisa/papers/PP1468.pdf –
감사합니다. 곧 pdf를 읽으겠습니다. – calejero
나는 범주 별 데이터 분석을 위해 VGAM package을 발견했습니다. 당신도 이것을 확인할 수 있습니다
그들은 모두 범주 형 변수입니까? 분류 분석 또는 구성 요소 분석을 언급하고 있습니까? –
모든 변수는 범주입니다. 나는 변수의 범주들 사이의 관계를 알고 싶다. – calejero