9781032924182 - multiple factor analysis by example using r (chapman & hall/crc the r series) de pagès, jérôme (14 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2024
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Libro 15 de 73. Libro 15 de 73 - Chapman & Hall/CRC The R
- Tapa blanda
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Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2024
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Libro 15 de 73. Libro 15 de 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2024
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Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2024
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Libro 15 de 73. Libro 15 de 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2024
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Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2024
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Idioma: Inglés
Editorial: Taylor & Francis Ltd, 2024
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Libro 15 de 73. Libro 15 de 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino UnidoTHE SAINT BOOKSTORE
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Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2024
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Libro 15 de 73. Libro 15 de 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2024
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Libro 15 de 73. Libro 15 de 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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Idioma: Inglés
Editorial: Chapman and Hall/CRC, 2024
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Libro 15 de 73. Libro 15 de 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Idioma: Inglés
Editorial: Chapman & Hall, 2024
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Libro 15 de 73. Libro 15 de 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Paperback. Condición: Brand New. 272 pages. 9.18x6.12x9.21 inches. In Stock.
Idioma: Inglés
Editorial: CRC Press, 2024
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Libro 15 de 73. Libro 15 de 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Idioma: Inglés
Editorial: Taylor & Francis, Chapman And Hall/CRC, 2024
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Libro 15 de 73. Libro 15 de 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Multiple factor analysis (MFA) enables users to analyze tables of individuals and variables in which the variables are structured into quantitative, qualitative, or mixed groups. Written by the co-developer of this methodology, Mult…iple Factor Analysis by Example Using R brings together the theoretical and methodological aspects of MFA. It also includes examples of applications and details of how to implement MFA using an R package (FactoMineR).The first two chapters cover the basic factorial analysis methods of principal component analysis (PCA) and multiple correspondence analysis (MCA). The next chapter discusses factor analysis for mixed data (FAMD), a little-known method for simultaneously analyzing quantitative and qualitative variables without group distinction. Focusing on MFA, subsequent chapters examine the key points of MFA in the context of quantitative variables as well as qualitative and mixed data. The author also compares MFA and Procrustes analysis and presents a natural extension of MFA: hierarchical MFA (HMFA). The final chapter explores several elements of matrix calculation and metric spaces used in the book. 272 pp. Englisch.
Idioma: Inglés
Editorial: Taylor & Francis Ltd, 2024
Serie: Chapman & Hall/CRC The R, Libro 15 de 73. Libro 15 de 73 - Chapman & Hall/CRC The R
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Multiple factor analysis (MFA) enables users to analyze tables of individuals and variables in which the variables are structured into quantitative, qualitative, or mixed groups. Written by the co-developer of this methodology, Multiple…Factor Analysis by Example Using R brings together the theoretical and methodological aspects of MFA. It also includes examples of applications and details of how to implement MFA using an R package (FactoMineR).The first two chapters cover the basic factorial analysis methods of principal component analysis (PCA) and multiple correspondence analysis (MCA). The next chapter discusses factor analysis for mixed data (FAMD), a little-known method for simultaneously analyzing quantitative and qualitative variables without group distinction. Focusing on MFA, subsequent chapters examine the key points of MFA in the context of quantitative variables as well as qualitative and mixed data. The author also compares MFA and Procrustes analysis and presents a natural extension of MFA: hierarchical MFA (HMFA). The final chapter explores several elements of matrix calculation and metric spaces used in the book.
