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Erschienen in:
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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Factor Analysis of Compositional Data with a Total

verfasst von : Carles Barceló-Vidal, Josep Antoni Martín-Fernández

Erschienen in: Advances in Compositional Data Analysis

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The sample space of a manifest random vector is of crucial importance for a latent variable model. Compositional data require an appropriate statistical analysis because they provide the relative importance of the parts of a whole. Any statistical model including variables created using the original parts should be formulated according to the geometry of the simplex. Methods based on log-ratio coordinates give a consistent framework for analyzing this type of data. Here, we introduce an approach that includes both the orthonormal log-ratio coordinates and an auxiliary variable carrying absolute information and illustrate it through the factor analysis of two real datasets.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Factor Analysis of Compositional Data with a Total
verfasst von
Carles Barceló-Vidal
Josep Antoni Martín-Fernández
Copyright-Jahr
2021
Buch
Advances in Compositional Data Analysis

Print ISBN: 978-3-030-71174-0

Electronic ISBN: 978-3-030-71175-7

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-71175-7_7