Latent structure
정준 상관 분석
정준 상관 분석(Canonical Correlation Analysis, CCA)은 두 변수 집합 각각에서 선형 결합을 하나씩 추출하여 그 쌍 간의 상관을 최대화하는 다변량 통계 기법이다. 1936년 Harold Hotelling이 Biometrika에 발표한 기념비적인 논문에서 소개한 CCA는 두 다변량 측정 집합 간의 연관성을 연구하는 가장 일반적인 선형 프레임워크를 제공하며, 다중 회귀, 다변량 분산 분석(MANOVA), 판별 분석 등 많은 고전적인 절차들이 CCA의 특수한 경우에 해당한다.
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출처
- 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/ko/statistics/canonical-correlation-analysis
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