Canonical Correlation Analysis
Canonical Correlation Analysis (CCA) is a multivariate statistical method that identifies pairs of linear combinations — one from each of two variable sets — such that the correlation between each pair is maximised. Introduced by Harold Hotelling in his landmark 1936 Biometrika paper, CCA provides the most general linear framework for studying the association between two multivariate batteries of measurements, and many classical procedures (multiple regression, MANOVA, discriminant analysis) are special cases of it.
Forrásrekord
A hivatkozások szó szerint a módszer forrásrekordjából kerültek átvételre. Ezekből nem következtethető ki állítás-szintű ellenőrzés.
- 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
Kurált állítások
Az állítások a bizonyíték-jegyzőkönyvben tárolódtak, mindegyik saját értékeléssel.
Ez a nézet nem hoz létre állítás-értékelést, ha a jegyzőkönyvben nincs.
Kapcsolódó módszerek
A módszergráfból generálva és gépi javaslatú kapcsolatokként jelenítve meg – nem következtethető ki bizonyíték-állítás.