方法证据记录
Bayesian Multiple Correspondence Analysis
Bayesian Multiple Correspondence Analysis extends classical MCA by embedding the geometric decomposition of categorical data tables within a Bayesian probabilistic framework, enabling principled uncertainty quantification around category coordinates, dimension selection via marginal likelihood, and incorporation of prior knowledge about variable relationships.
源记录
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Bayesian Multiple Correspondence Analysis
分类方法记录 · latent-structure / statistics
- Greenacre, M. & Blasius, J. (Eds.) (2006). Multiple Correspondence Analysis and Related Methods. Chapman & Hall/CRC. · ISBN 978-1584886280
- Delattre, M., Lavielle, M. & Poursat, M.-A. (2014). A note on BIC in mixed-effects models. Electronic Journal of Statistics, 8(1), 456–475. · DOI 10.1214/14-EJS890
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