Multiple Factor Analysis by Example Using R
Lingua: inglese
Editore: CRC Press, 2024
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Multiple factor analysis (MFA) enables users to analyze tables of individuals and variables in which the variables are structured into quantitative, qualitative, or mixed groups. Written by the co-developer of this methodology, Multiple Factor Analysis by Example Using R brings together the theoretical and methodological aspects of MFA. It also includes examples of applications and details of how to implement MFA using an R package (FactoMineR).The first two chapters cover the basic factorial analysis methods of principal component analysis (PCA) and multiple correspondence analysis (MCA). The next chapter discusses factor analysis for mixed data (FAMD), a little-known method for simultaneously analyzing quantitative and qualitative variables without group distinction. Focusing on MFA, subsequent chapters examine the key points of MFA in the context of quantitative variables as well as qualitative and mixed data. The author also compares MFA and Procrustes analysis and presents a natural extension of MFA: hierarchical MFA (HMFA). The final chapter explores several elements of matrix calculation and metric spaces used in the book.…
Codice articolo 9781032924182
- Titolo
- Multiple Factor Analysis by Example Using R
- Autore
- Jérôme Pagès
- Editore
- CRC Press
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1032924187
- ISBN 13
- 9781032924182
- Peso dell'articolo
- 386 grammi
- Dimensioni
- 234x156x14 mm
- Serie
- Libro 15 di 73: Chapman & Hall/CRC The R
Multiple factor analysis (MFA) enables users to analyze tables of individuals and variables in which the variables are structured into quantitative, qualitative, or mixed groups. Written by the co-developer of this methodology, Multiple Factor Analysis by Example Using R brings together the theoretical and methodological aspects of MFA. It also includes examples of applications and details of how to implement MFA using an R package (FactoMineR).
The first two chapters cover the basic factorial analysis methods of principal component analysis (PCA) and multiple correspondence analysis (MCA). The next chapter discusses factor analysis for mixed data (FAMD), a little-known method for simultaneously analyzing quantitative and qualitative variables without group distinction. Focusing on MFA, subsequent chapters examine the key points of MFA in the context of quantitative variables as well as qualitative and mixed data. The author also compares MFA and Procrustes analysis and presents a natural extension of MFA: hierarchical MFA (HMFA). The final chapter explores several elements of matrix calculation and metric spaces used in the book.
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Informazioni sull’autore
Jérôme Pagès is a professor of statistics at Agrocampus (Rennes, France), where he heads the Laboratory of Applied Mathematics (LMA²).
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Einbeck, Germania
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