Principal component analysis : multivariate analysis for social survey (2)

Autor:	Hisataka, Kobayashi
Jazyk:	japonština
Rok vydání:	2022
Předmět:	主成分得点 principal component analysis principal component rotation of axis principal component score principal component vector 変数ベクトル variable vector 多変量解析 multivariate analysis 軸の回転 主成分ベクトル 主成分分析 主成分
Zdroj:	同志社社会学研究 = The Doshisha Shakaigakukenkyu (Doshisha review of sociology). 26:31-72
ISSN:	1342-9833
Popis:	主成分分析は計量的社会調査データの分析でよく用いられる手法の1つである。本稿では相関行列を用いた主成分分析の手法について多くの図を用いて解説している。 Principal component analysis is one of the most common methods used in the analysis of quantitative social survey data. In this paper, the method of principal component analysis using correlation matrices is explained with many illustrations. セミナー(Seminar)
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=jairo_______::0fd6b9d788394abdd27d24be5d4df567 http://id.nii.ac.jp/1707/00029010/ Zobrazit plný text záznamu