Jianfeng Ding , JMP 수석 연구 통계 개발자, SAS
다변량 분석에서 소수의 요인으로 차원을 축소하는 것은 다수의 변수 간의 변동성을 포착하기 위한 가장 중요한 단계입니다. JMP에는 연속형 변수에 대한 차원 축소를 수행하는 주성분(PC) 플랫폼이 있습니다. 그러나 범주형 변수가 있는 경우 PC 플랫폼을 사용하여 모델링할 수 없습니다. JMP 12에는 여러 범주형 변수를 입력 변수로 사용하고 해당 변수 수준 간의 연관성을 식별하는 다중 대응 분석(MCA) 플랫폼이 추가되었습니다. 유럽과 일본에서 널리 사용되는 데이터 분석 기술인 MCA는 이제 이미 강력한 다변량 도구 상자에 추가되었습니다. 이 프레젠테이션에서는 JMP 사업부 직원으로부터 수집한 설문조사 데이터와 결합된 Le Roux의 Taste 데이터 세트를 사용하여 MCA 플랫폼을 사용한 데이터 준비, 통계 분석, 그래픽 표현 및 해석을 살펴보겠습니다. 또한 카테고리 클라우드, 개인 클라우드, 거리, 차원, 기여도, 분석 지원에 도움이 되는 보충 요소 등 MCA의 다양한 주제에 대해 논의합니다.
