Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R
Langue : anglais
Edité par Chapman And Hall/CRC, 2020
Série : Livre 15 sur 23 - Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
- Livre broché
- Neuf
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Full of real-world case studies and practical advice, Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R, Second Edition focuses on four fundamental methods of multivariate exploratory data analysis that are most suitable for applications. It covers principal component analysis (PCA) when variables are quantitative, correspondence analysis (CA) and multiple correspondence analysis (MCA) when variables are categorical, and hierarchical cluster analysis.The authors take a geometric point of view that provides a unified vision for exploring multivariate data tables. Within this framework, they present the principles, indicators, and ways of representing and visualising objects that are common to the exploratory methods. The authors show how to use categorical variables in a PCA context in which variables are quantitative, how to handle more than two categorical variables in a CA context in which there are originally two variables, and how to add quantitative variables in an MCA context in which variables are categorical. They also illustrate the methods using examples from various fields, with related R code accessible in the FactoMineR package developed by the authors.…
N° de réf. du vendeur 9780367658021
- Titre
- Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R
- Auteur
- Francois Husson
- Éditeur
- Chapman And Hall/CRC
- Année de publication
- 2020
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 036765802X
- ISBN à 13 chiffres
- 9780367658021
- Édition
- 2ème Édition
- Poids de l'article
- 406 grammes
- Dimensions
- 234x156x14 mm
- Série
- Livre 15 sur 23: Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis
Full of real-world case studies and practical advice, Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R, Second Edition focuses on four fundamental methods of multivariate exploratory data analysis that are most suitable for applications. It covers principal component analysis (PCA) when variables are quantitative, correspondence analysis (CA) and multiple correspondence analysis (MCA) when variables are categorical, and hierarchical cluster analysis.
The authors take a geometric point of view that provides a unified vision for exploring multivariate data tables. Within this framework, they present the principles, indicators, and ways of representing and visualising objects that are common to the exploratory methods. The authors show how to use categorical variables in a PCA context in which variables are quantitative, how to handle more than two categorical variables in a CA context in which there are originally two variables, and how to add quantitative variables in an MCA context in which variables are categorical. They also illustrate the methods using examples from various fields, with related R code accessible in the FactoMineR package developed by the authors.
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