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.
Avota reģistrs
Atsauces kopētas tieši no metodes avota reģistra. Tās nenozīmē nekādu apgalvojumu līmeņa verifikāciju.
- 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
Kurēti apgalvojumi
Apgalvojumi saglabāti pierādījumu reģistrā, katram ar savu novērtējumu.
Šis skatījums neizgudro apgalvojumu novērtējumu, ja reģistrā tā nav.
Saistītās metodes
Ģenerēts no metodes grafika un parādīts kā mašīnas ieteiktas attiecības — netiek izvirzīts neviens pierādījumu apgalvojums.