Kanonisk Korrelationsanalyse
Kanonisk korrelationsanalyse (CCA) er en multivariat statistisk metode, der identificerer par af lineære kombinationer – én fra hvert af to variabelsæt – således at korrelationen mellem hvert par maksimeres. Introduceret af Harold Hotelling i hans banebrydende Biometrika-artikel fra 1936, giver CCA den mest generelle lineære ramme for at studere sammenhængen mellem to multivariate batterier af målinger, og mange klassiske procedurer (multipel regression, MANOVA, diskriminantanalyse) er specialtilfælde heraf.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Hotelling, H. (1936). Relations between two sets of variates. Biometrika, 28(3–4), 321–377. DOI: 10.1093/biomet/28.3-4.321 ↗
- Anderson, T. W. (2003). An Introduction to Multivariate Statistical Analysis (3rd ed.). Wiley. ISBN: 978-0471360919
- Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S. (2019). Using Multivariate Statistics (7th ed.). Pearson. ISBN: 978-0134790541
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Canonical Correlation Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/da/statistics/canonical-correlation-analysis
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- DiskriminantanalyseStatistik↔ compare
- FaktoranalyseForskningsstatistik↔ compare
- Multipel lineær regressionStatistik↔ compare
- Partiel mindste kvadraters regression (PLS)Maskinlæring↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →