A generalized Multiple Correspondence Analysis: Bi-weighted Multiple Correspondence Analysis. - Sciences Po
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

A generalized Multiple Correspondence Analysis: Bi-weighted Multiple Correspondence Analysis.

Brigitte Le Roux
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1125909
Frédérik Cassor
Centre de recherches politiques de Sciences Po (Sciences Po, CNRS)
CV
Flora Chanvril
CV

Résumé

Bi_weighted Multiple Correspondence Analysis. This paper presents a general method for analyzing a table Individuals X Categorical variables with a weighting on individuals and a weighting on categorical variables. We give the properties and the matrix formulas for MCA as well as for specific MCA and Class-specific Analysis.

Domaines

Statistiques [stat] Mathématiques [math]

Flora Chanvril  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://sciencespo.hal.science/hal-04196607

Soumis le : mardi 5 septembre 2023-13:48:10

Dernière modification le : jeudi 25 avril 2024-03:13:13

Fichier non déposé

Dates et versions

hal-04196607 , version 1 (05-09-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04196607 , version 1

Citer

Brigitte Le Roux, Frédérik Cassor, Flora Chanvril. A generalized Multiple Correspondence Analysis: Bi-weighted Multiple Correspondence Analysis.. CARME - Correspondence Analysis and Related Methods, Sep 2023, Bonn, Germany. ⟨hal-04196607⟩

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