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.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.