Kanonsiche Korrelationsanalyse
Die Kanonische Korrelationsanalyse (KKA) ist eine multivariate statistische Methode, die Paare von Linearkombinationen – jeweils eine aus zwei Variablensätzen – identifiziert, sodass die Korrelation zwischen jedem Paar maximiert wird. Von Harold Hotelling 1936 in seiner wegweisenden Biometrika-Publikation eingeführt, bietet die KKA den allgemeinsten linearen Rahmen zur Untersuchung der Assoziation zwischen zwei multivariaten Messbatterien, und viele klassische Verfahren (multiple Regression, MANOVA, Diskriminanzanalyse) sind Spezialfälle davon.
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Quellen
- 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
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ScholarGate. (2026, June 3). Canonical Correlation Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/canonical-correlation-analysis
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- DiskriminanzanalyseStatistik↔ compare
- FaktorenanalyseForschungsstatistik↔ compare
- Multiple Lineare RegressionStatistik↔ compare
- Partielle Kleinste-Quadrate-Regression (PLS)Maschinelles Lernen↔ compare
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