INFLUENCE FUNCTIONS IN MULTIPLE CORRESPONDENCE ANALYSIS

다중 대응 분석에서의 영향 함수

  • Hong Gie Kim (Department of Statistics, Choongnam National University, Taejon, Korea)
  • Published : 1994.02.01

Abstract

Kim (1992) derived influence functions of rows and columns on the eigenvalues obtained in correspondence analysis (CA) of two-way contingency tables. As in principal component analysis, the eigenvalues are of great importance in CA. The goodness of a two dimensional correspondence plot is determined by the ratio of the sum of the two largest eigenvalues to the sum of all the eigenvalues. By investigating those rows and columns with high influence, a correspondence plot may be improved. In this paper, we extend the influence functions of CA to multiple correspondence analysis (MCA), which is a CA of multi-way contigency tables. An explicit formula of the influence function is given.

Kim (1992)은 이차원 분할표의 단순 대응 분석에서의 영향 함수를 유도하였다. 주성분 분석에서와 마찬가지로 특정 행렬의 고유치가 대응 분석에서도 중요한 역할을 한다. 이차원 대응 분석 그림의 정확도는 가장 큰 두개의 고유치 합의 전체 고유치 합에 대한 비율로 주어지게 된다. 고유치에 미치는 영향이 큰 행이나 열을 조사함으로써 대응 분석이 개선될 수 있다. 본 논문에서는 단순 대응 분석에서의 영향 함수를 다중 대응 분석으로 확장하였다.

Keywords

References

  1. Applied Statistics v.27 The influence function as an aid in outlier detection in discriminant analysis Campbell,N.A.
  2. Biometrika v.72 Influence in principal components analysis Critchley,F.
  3. Interpreting Multivariate Data Practical Correspondence Analysis Greenacre,M.J.
  4. Theory and Application of Correspondence Analysis Greenacre,M.J.
  5. Applied Statistics v.23 Correspondence analysis:a neglected multivariate method Hill,M.O.
  6. Principal Component Analysis Jolliffe,I.T.
  7. Journal of Statistical Computation and Simulation v.40 Measures of influence in correspondence analysis Kim,H.
  8. Multivariate Descriptive Statistical Analysis Lebart,L.;Morineau,A.;Warwick,K.