Bayesian Multiple Correspondence Analysis (BMCA)
Bayesian Multiple Correspondence Analysis erweitert die klassische MCA, indem sie die geometrische Zerlegung kategorialer Datentabellen in einen probabilistischen Bayes'schen Rahmen einbettet. Dies ermöglicht eine prinzipiengeleitete Unsicherheitsquantifizierung von Kategorienkoordinaten, eine Dimensionsauswahl mittels marginaler Likelihood und die Einbeziehung von Vorwissen über Variablenbeziehungen.
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Quellen
- Greenacre, M. & Blasius, J. (Eds.) (2006). Multiple Correspondence Analysis and Related Methods. Chapman & Hall/CRC. ISBN: 978-1584886280
- Delattre, M., Lavielle, M. & Poursat, M.-A. (2014). A note on BIC in mixed-effects models. Electronic Journal of Statistics, 8(1), 456–475. DOI: 10.1214/14-EJS890 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Multiple Correspondence Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/bayesian-multiple-correspondence-analysis
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