ScholarGate
Asisten
Latent structureMultivariate analysis

Analisis Korespondensi Robust

Analisis Korespondensi Robust (RCA) memperluas analisis korespondensi klasik ke tabel kontingensi yang mengandung baris atau kolom pencilan. Dengan mengganti dekomposisi nilai singular standar dengan alternatif yang robust, RCA menghasilkan biplot dan peta koordinat yang secara akurat mencerminkan struktur asosiasi dominan bahkan ketika sel atau kategori atipikal memberikan pengaruh yang tidak semestinya pada solusi standar.

Terapkan dengan StatMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sumber

  1. Croux, C. & Ruiz-Gazen, A. (2005). High breakdown estimators for principal components: the projection-pursuit approach revisited. Journal of Multivariate Analysis, 95(1), 206–226. DOI: 10.1016/j.jmva.2004.08.002
  2. Greenacre, M. (2017). Correspondence Analysis in Practice (3rd ed.). CRC Press / Chapman & Hall. ISBN: 978-1498731775

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Correspondence Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/id/statistics/robust-correspondence-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.

Compare side by side

Dirujuk oleh

ScholarGateRobust Correspondence Analysis (Robust Correspondence Analysis). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/statistics/robust-correspondence-analysis · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026