An Introduction to Correspondence Analysis (Hardcover)
Lingua: inglese
Editore: John Wiley & Sons Inc, New York, 2021
Serie: Libro 324 di 358 - Wiley Series in Probability and Statistics
- Rilegato
- Nuovo
Da: CitiRetail, Stevenage, Regno UnitoCitiRetail
Venditore AbeBooks dal 29 giugno 2022
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Hardcover. Master the fundamentals of correspondence analysis with this illuminating resource An Introduction to Correspondence Analysis assists researchers in improving their familiarity with the concepts, terminology, and application of several variants of correspondence analysis. The accomplished academics and authors deliver a comprehensive and insightful treatment of the fundamentals of correspondence analysis, including the statistical and visual aspects of the subject. Written in three parts, the book begins by offering readers a description of two variants of correspondence analysis that can be applied to two-way contingency tables for nominal categories of variables. Part Two shifts the discussion to categories of ordinal variables and demonstrates how the ordered structure of these variables can be incorporated into a correspondence analysis. Part Three describes the analysis of multiple nominal categorical variables, including both multiple correspondence analysis and multi-way correspondence analysis. Readers will benefit from explanations of a wide variety of specific topics, for example: Simple correspondence analysis, including how to reduce multidimensional space, measuring symmetric associations with the Pearson Ratio, constructing low-dimensional displays, and detecting statistically significant pointsNon-symmetrical correspondence analysis, including quantifying asymmetric associationsSimple ordinal correspondence analysis, including how to decompose the Pearson Residual for ordinal variablesMultiple correspondence analysis, including crisp coding and the indicator matrix, the Burt Matrix, and stackingMulti-way correspondence analysis, including symmetric multi-way analysis Perfect for researchers who seek to improve their understanding of key concepts in the graphical analysis of categorical data, An Introduction to Correspondence Analysis will also assist readers already familiar with correspondence analysis who wish to review the theoretical and foundational underpinnings of crucial concepts. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
Codice articolo 9781119041948
- Titolo
- An Introduction to Correspondence Analysis (Hardcover)
- Autore
- Eric J. Beh
- Editore
- John Wiley & Sons Inc, New York
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1119041945
- ISBN 13
- 9781119041948
- Serie
- Libro 324 di 358: Wiley Series in Probability and Statistics
Master the fundamentals of correspondence analysis with this illuminating resource
An Introduction to Correspondence Analysis assists researchers in improving their familiarity with the concepts, terminology, and application of several variants of correspondence analysis. The accomplished academics and authors deliver a comprehensive and insightful treatment of the fundamentals of correspondence analysis, including the statistical and visual aspects of the subject.
Written in three parts, the book begins by offering readers a description of two variants of correspondence analysis that can be applied to two-way contingency tables for nominal categories of variables. Part Two shifts the discussion to categories of ordinal variables and demonstrates how the ordered structure of these variables can be incorporated into a correspondence analysis. Part Three describes the analysis of multiple nominal categorical variables, including both multiple correspondence analysis and multi-way correspondence analysis.
Readers will benefit from explanations of a wide variety of specific topics, for example:
- Simple correspondence analysis, including how to reduce multidimensional space, measuring symmetric associations with the Pearson Ratio, constructing low-dimensional displays, and detecting statistically significant points
- Non-symmetrical correspondence analysis, including quantifying asymmetric associations
- Simple ordinal correspondence analysis, including how to decompose the Pearson Residual for ordinal variables
- Multiple correspondence analysis, including crisp coding and the indicator matrix, the Burt Matrix, and stacking
- Multi-way correspondence analysis, including symmetric multi-way analysis
Perfect for researchers who seek to improve their understanding of key concepts in the graphical analysis of categorical data, An Introduction to Correspondence Analysis will also assist readers already familiar with correspondence analysis who wish to review the theoretical and foundational underpinnings of crucial concepts.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Eric J. Beh is Professor of Statistics at the School of Mathematical & Physical Sciences at the University of Newcastle, Australia. He has been actively researching in many areas of categorical data analysis including ecological inference, measures of association and categorical models. For the past 25 years his research has focused primarily on the technical, computational and practical development of correspondence analysis. He has over 100 publications and, with Rosaria Lombardo, has authored Correspondence Analysis: Theory, Methods and New Strategies with Wiley. Together, they have given short courses and workshops around the world on this topic
Rosaria Lombardo is Associate Professor of Statistics at the Department of Economics of the University of Campania “L. Vanvitelli”, Italy. Her research interests include non-linear multivariate data analysis, quantification theory and, in particular, correspondence analysis and data visualization. Since receiving her PhD in Computational Statistics and Applications at the University of Naples “Federico II”, she has authored over 100 publications including those in Statistical Science, Psychometrika, Computational Statistics & Data Analysis, and the Journal of Statistical Planning and Inference.
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