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26.03.2018 | Regular Article Open Access

A bivariate index vector for measuring departure from double symmetry in square contingency tables

Zeitschrift:
Advances in Data Analysis and Classification
Autoren:
Shuji Ando, Kouji Tahata, Sadao Tomizawa

Abstract

For square contingency tables, a double symmetry model having a matrix structure that combines both symmetry and point symmetry was proposed. Also, an index which represents the degree of departure from double symmetry was proposed. However, this index cannot simultaneously characterize the degree of departure from symmetry and the degree of departure from point symmetry. For measuring the degree of departure from double symmetry, the present paper proposes a bivariate index vector that can simultaneously characterize the degree of departure from symmetry and the degree of departure from point symmetry.

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