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Erschienen in:
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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Canonical Correlation Analysis with Missing Values: A Structural Equation Modeling Approach

verfasst von : Zhenqiu (Laura) Lu

Erschienen in: Quantitative Psychology

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Canonical correlation analysis (CCA) is a generalization of multiple correlation that examines the relationship between two sets of variables. When there are missing values, spectral decomposition in CCA becomes complicated and difficult to implement. This article investigates structural equation modeling approach to Canonical correlation analysis when data have missing values.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Canonical Correlation Analysis with Missing Values: A Structural Equation Modeling Approach
verfasst von
Zhenqiu (Laura) Lu
Copyright-Jahr
2019
Buch
Quantitative Psychology

Print ISBN: 978-3-030-01309-7

Electronic ISBN: 978-3-030-01310-3

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-01310-3_22