Analyse canonique des corrélations
L'analyse canonique des corrélations (CCA) est une méthode statistique multivariée qui identifie des paires de combinaisons linéaires — une de chaque ensemble de variables — de telle sorte que la corrélation entre chaque paire soit maximisée. Introduite par Harold Hotelling dans son article fondateur de 1936 dans Biometrika, la CCA fournit le cadre linéaire le plus général pour étudier l'association entre deux batteries de mesures multivariées, et de nombreuses procédures classiques (régression multiple, MANOVA, analyse discriminante) en sont des cas particuliers.
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Sources
- 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
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Canonical Correlation Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/statistics/canonical-correlation-analysis
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- Analyse discriminanteStatistique↔ compare
- Analyse factorielleStatistiques de recherche↔ compare
- Régression linéaire multipleStatistique↔ compare
- Régression par moindres carrés partiels (PLS)Apprentissage automatique↔ compare
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