R 对应分析ca

最新推荐文章于 2024-08-12 07:30:00 发布

原创

最新推荐文章于 2024-08-12 07:30:00 发布 · 3.6k 阅读

17 ·

CC 4.0 BY-SA版权

通过R中的HairEyeColor数据集，进行了二元对应分析，揭示头发颜色和眼睛颜色之间的关联。结果显示黑发和棕眼、红发和淡褐眼、金发和蓝眼关联度较高。此外，分析了收入和教育水平的关系，发现教育程度越高（如研究生和大学毕业），通常收入水平也相应提高（如[30,50)和[50,75)区间）。" 111449511,10296047,Python到Java：轻松打包Python代码为jar,"['Python开发', 'Java生态', '代码打包']

R中自带数据HairEyeColor

在这里插入图片描述
用头发颜色和眼睛颜色形成的列联表做二元对应分析

data(HairEyeColor)  # 导入数据
a<-apply(HairEyeColor,c(1,2),sum)  # 合并两个列表
library(ca

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Best_CLW

关注关注

4
点赞
踩
17

收藏

觉得还不错? 一键收藏
2
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

R语言对应分析

Cachel Wood的博客

12-30

3056

文章目录对应分析基本概念R语言示例对应分析基本概念 Q型分析：样本之间的关系（聚类算法等） R型分析：变量之间的关系（主成分分析、因子分析等）。有时候我们不仅要弄清样本之间和变量之间的关系，还要弄清样本与变量之间的关系，而对应分析就是这样一种分析方法。（变量就是指特征）对应分析为我们可以提供三个方面的信息变量之间的信息样本之间的信息变量与样本之间的信息上述三方面信息都可以通过二维图呈现出来当对两个分类变量进行的对应分析称为简单对应分析；对两个以上的分类变量进行的对应分析称为多重对应分析

R语言：ca和MASS包实现对应分析 Correspondence Analysis

Cachel Wood的博客

10-19

838

对应分析、因子分析和主成分分析虽然都是多变量统计分析，但对于分析的目的与因子分析或主成分分析的目的是完全不同的，前者是通过图像直观地表现变量所含类别间的关系，后者则是降维。对应分析研究的是两组分类型变量之间是否有相关性，如果卡方独立性检验通过，可以认为两组变量之间在统计学意义上不存在相关性，也就没有必要做对应分析。不能用于相关关系的假设检验，对应分析两个变量之间的联系，而不能说明这两个变量存在的关系是否显著，只是用来揭示这两个变量内部类别之间的关系。语言中进行对应分析的一个常用包。用来计算多重对应分析（

2 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

R语言3.12 对应分析

m0_46445293的博客

03-12

5285

对应分析是主成分和因子分析的进一步扩展对应分析的提出是基于因子分析的不足，因子分析方法分为R型因子分析和Q型因子分析。R型因子分析研究变量（指标）之间的相关关系，Q型因子分析研究样本之间的相关关系。但有时不仅关心变量之间或样本之间的相关关系，还关心变量和样本之间的对应关系，这是因子分析不能解释的。对应分析的作用：分析两组或多组因素之间关系的有效方法，在离散情况下，建立因素间的列联表来对数据进行...

R语言如何进行典型相关分析？

sdgfbhgfj的博客

03-24

1376

R语言如何进行典型相关分析？

R语言 PCA(主成分分析)，CA(对应分析)夫妻职业差异和马赛克图可视化

大数据部落

06-11

1865

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22762 主成分分析法是数据挖掘中常用的一种降维算法,是Pearson在1901年提出的,再后来由hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法，其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异,也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目，与因子分析类似。所谓降维，就是把具有相关性的变量数目减少，用较少的变量来取代原先变量。如果原始变量互相正交，即没有相关性，则主成分分析没有效果。对应分析（CA）是适用于..

R语言初学操作指南与对应分析（相应分析）运行过程

viva20的博客

12-26

6681

安装R语言 R语言安装和python类似，都是需要安装一个界面的软件，因此需要安装两个程序。链接为本人整理，如未来有更新可在官网进行下载安装。先安装R-3.5.3-win，接着RSTUDIO，所有步骤点击下一步即可。安装软件包链接打开界面在开始菜单里最近添加可以打开RStudio 得到如图所示界面导入EXCEL文档在环境导入数据集处点击从Excel导入第一次使用会加载一段时间...

R语言分析实战之绘图

weixin_50146237的博客

09-27

2900

R语言绘图文章目录R语言绘图一、常用图形参数1.颜色2.文字元素3.点元素4.线元素二、低级绘图函数1.标题2.坐标轴3.图例4.网格线5.点6.文字7.线三、高级绘图函数1.散点图2.气泡图3.气泡图3.线图4.柱状图5.饼图6.直方图和密度图7.茎叶图一、常用图形参数 1.颜色代码如下（示例）： #3.1.1颜色 #对women数据集绘制散点图，并用红色表示散点。 head (women) nrow (women) str (women) ?plot plot (women,col="red")#

R包vegan的群落对应分析（CA）

Mrrunsen的博客

01-31

940

对应分析（Correspondence Analysis，CA）在群落分析中常用于物种组成数据，排序结果展示的是样方间χ2距离。χ2距离不受双零问题的影响，适用于原始物种多度数据（和PCA相比，物种多度数据无需转化）。 CA分析对象必须是频度或类频度、同量纲的非负数据，如物种个体计数或有-无数据。对于CA的基本概念描述及其在群落分析中的应用，可参考前文。本篇以某16S扩增子测序所得细菌群落数据，简介在R中执行CA的过程。示例文件、R脚本等，已上传至百度盘： https://pan.bai

精选资源

主成分分析案例和R语言代码.rar_主成分分析；R语言_对应分析案例R

09-22

对应分析（Correspondence Analysis, CA）是另一种多变量分析技术，主要用于处理名义变量或有序变量的数据。它通过构建一个双标图来展示类别之间的关系。在R中，`FactoMineR`和`CCA`包提供了对应分析的功能。对应...

可用于主成分分析、R型因子分析、简单相应分析的R语言函数总结

LuKenkazia的博客

12-30

1万+

可用于主成分分析、R型因子分析、简单相应分析的R语言函数总结

对应分析及R使用

洪源的博客

11-04

2万+

目录什么是对应分析对应分析的计算步骤 R语言实现对应分析应注意的几个问题什么是对应分析对应分析是在因子分析基础上发展起来的，因子分析分为R型和Q型因子分析，R型是对变量（指标）做因子分析，Q型是对样品做因子分析，研究样品之间的相互关系，对应分析是把R和Q统一起来，通过R型因子分析直接得到Q型因子分析的结果，同时把变量（指标）和样品反映到相同的坐标轴（因子轴）的一张图形上，以此...

R语言分析代码

tcuuuqladvvmm454的博客

10-16

1066

工作类型和收取的曲线图 barplot(Int.l.P_churn,col = cols, beside = TRUE) title(main = an, xlab = "calss", ylab =an) Int.l.P_churn_ratio=round(prop.table(Int.l.P_churn,margin=2),4)*100 Int.l.P_churn_ratio cols <- terrain.colors(3)barplot(Int.l.P_churn_ratio,col...

基于R语言的数据分析和可视化：使用ca包

ByteHero的博客

08-19

733

其中，ca包（correspondence analysis）是一个常用的R包，用于执行对应分析。通过对应分析，我们可以更好地理解多个分类变量之间的关系，并将其可视化为图形。通过上述步骤，您可以轻松地执行对应分析，并根据自己的数据进行解释和可视化。对应分析的结果包括了一些重要的信息，帮助我们解释数据中的关系。此外，通过对应分析图，我们可以观察到不同类别之间的距离和相关性。在演示中，我们将使用一个虚拟的市场调查数据集，其中包含了顾客购买的不同产品类别信息。函数，我们可以查看对应分析的摘要信息。

相应分析的R包ca和mca，cca，RDA的R实现整理