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Erschienen in:
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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Restricted Cumulative Correspondence Analysis

verfasst von : Pietro Amenta, Antonello D’Ambra, Luigi D’Ambra

Erschienen in: Data Science and Social Research II

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In the context of the non-iterative procedures for performing a correspondence analysis with linear constraints, a new approach is proposed to impose linear constraints in analyzing a contingency table with one ordered set of categories. At the heart of the approach is the partition of the Taguchi’s statistic which has been introduced in the literature as simple alternative to Pearson’s index for contingency tables with an ordered categorical variable. It considers the cumulative frequency of cells in the contingency tables across the ordered variable. Linear constraints are then included directly in suitable matrices reflecting the most important components, overcoming also the problem of imposing linear constraints based on subjective decisions.

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Metadaten
Titel
Restricted Cumulative Correspondence Analysis
verfasst von
Pietro Amenta
Antonello D’Ambra
Luigi D’Ambra
Copyright-Jahr
2021
Buch
Data Science and Social Research II

Print ISBN: 978-3-030-51221-7

Electronic ISBN: 978-3-030-51222-4

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-51222-4_2

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