CA: Analise de correspondencia (CA).

Description

Realiza analise de correspondencia simples (CA) e multipla (MCA) em um conjunto de dados.

Usage

CA(data, typdata = "f", typmatrix = "I")

Value

depdata: Verifica se as linhas e colunas sao dependentes, ou independentes pelo teste Qui-quadrado, a nivel 5% de significancia.
typdata: Tipo de dados: "F" frequencia ou "C" qualitativo.
numcood: Numero de coordenadas principais.
mtxP: Matriz da frequencia relativa.
vtrR: Vetor com as somas das linhas.
vtrC: Vetor com as somas das colunas.
mtxPR: Matriz com perfil das linhas.
mtxPC: Matriz com perfil das colunas.
mtxZ: Matriz Z.
mtxU: Matriz com os autovetores U.
mtxV: Matriz com os autovetores V.
mtxL: Matriz com os autovalores.
mtxX: Matriz com as coordenadas principais das linhas.
mtxY: Matriz com as coordenadas principais das colunas.
mtxAutvlr: Matriz das inercias (variancias), com as proporcoes e proporcoes acumuladas.

Arguments

data: Dados a serem analisados (tabela de contingencia).
typdata: "f" para dados de frequencia (default),
"c" para dados qualitativos.
typmatrix: Matriz usada para calculos quando typdata = "c".
"I" para matriz indicadora (default),
"B" para matriz de Burt.

Author

Paulo Cesar Ossani

Marcelo Angelo Cirillo

References

Mingoti, S. A. Analise de dados atraves de metodos de estatistica multivariada: uma abordagem aplicada. Belo Horizonte: UFMG, 2005. 297 p.

Rencher, A. C. Methods of multivariate analysis. 2th. ed. New York: J.Wiley, 2002. 708 p.

Examples

Run this code

data(DataFreq) # conjunto de dados de frequencia

data <- DataFreq[,2:ncol(DataFreq)]

rownames(data) <- as.character(t(DataFreq[1:nrow(DataFreq),1]))

res <- CA(data = data, "f") # realiza CA

print("Existe dependencia entre as linhas e as colunas?"); res$depdata

print("Numero de coordenadas principais:"); res$numcood

print("Coordenadas principais das Linhas:"); round(res$mtxX,2)

print("Coordenadas principais das Colunas:"); round(res$mtxY,2)

print("Inercias das componentes principais:"); round(res$mtxAutvlr,2)

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