R corresp 简单对应分析

说明

从双向列联表的对应分析中找到主要规范相关性以及相应的行和column-scores。

用法

corresp(x, ...)

## S3 method for class 'matrix'
corresp(x, nf = 1, ...)

## S3 method for class 'factor'
corresp(x, y, ...)

## S3 method for class 'data.frame'
corresp(x, ...)

## S3 method for class 'xtabs'
corresp(x, ...)

## S3 method for class 'formula'
corresp(formula, data, ...)

参数

x , formula	该函数是通用的，接受各种形式的主要参数来指定双向频率表。目前接受的形式是矩阵、数据帧(强制为频率表)、"xtabs" 类对象和 ~ F1 + F2 形式的公式，其中 F1 和 F2 是因子。
nf	要计算的因子数。请注意，虽然 1 是最常见的，但有一种思想流派将前两个奇异向量作为一种双标图。
y	cross-classification 的第二个因子。
data	一个可选的 DataFrame 、列表或环境，用于优先解析公式中的变量。
...	如果主要参数是公式，则还可以指定 DataFrame ，从该 DataFrame 优先满足公式中的变量。

细节

参见维纳布尔斯和里普利 (2002)。 plot 方法生成表的图形表示(如果 nf=1 )，其中圆圈面积代表点数。如果 nf 为两个或更多，则调用 biplot 方法，该方法绘制矩阵 A = Dr^(-1/2) U L 和 B = Dc^(-1/2) V L 的第二列和第三列，其中奇异值分解为 U L V 。因此，x 轴是典型相关乘以行分数和列分数。尽管这称为双图，但它在行分数和列分数之间没有任何有用的内积关系。将此视为具有两组不相关标签的 equally-scaled 图。原点在图上用十字标记。 (有关该情节的其他版本，请参阅本书。)

值

类 "correspondence" 的列表对象，为其提供 print 、 plot 和 biplot 方法。主要组成部分是典型相关性以及行和列分数。

例子

## IGNORE_RDIFF_BEGIN
## The signs can vary by platform
(ct <- corresp(~ Age + Eth, data = quine))
plot(ct)

corresp(caith)
biplot(corresp(caith, nf = 2))
## IGNORE_RDIFF_END

参考

Venables, W. N. and Ripley, B. D. (2002) Modern Applied Statistics with S. Fourth edition. Springer.

Gower, J. C. and Hand, D. J. (1996) Biplots. Chapman & Hall.

也可以看看

svd、princomp。