多重對應分析 - 分類變量的新平台，隨時可供探索！<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />丁建峰 ，JMP高級研究統計開發人員，SAS
在多變量分析中，將維數減少為少數因子是捕獲大量變量之間變異性的最重要步驟。在JMP中，我們有主要組件（PC）平台來進行連續變量的降維;但是，當我們有分類變量時，我們無法使用PC平台進行建模。在JMP 12中，我們添加了多重對應分析（MCA）平台，該平台將多個分類變量作為輸入變量，並尋求識別這些變量的級別之間的關聯。MCA是一種在歐洲和日本流行的數據分析技術，現在已成為我們已經強大的多變量工具箱的補充。在本演示中，我們將使用Le Roux的Taste數據集與從JMP部門員工收集的調查數據相結合，使用MCA平台探索數據準備，統計分析，圖形表示和解釋。我們還將討論MCA中的各種主題，例如類別雲，個人云，距離，維度，貢獻和輔助元素，以幫助支持分析。
數據探索
