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ccswa

analyse en composantes communes et poids spécifiques

Séquence d'appel

result = ccswa(col,lv);

Paramètres

col:

un vecteur (ntab x 1) de structures Div contenant chacune une matrice i, i=1:ntab;

toutes les matrices ont le même nombre d'observations n

la matrice i a pi variables

lv:

nombre de composantes; la dimension maximale du modèle

result.global.scores:

scores du compromis

result.global.scores.d est une matrice de dimensions (n x lv)

result.global.weights:

poids de chaque matrice i selon le nombre de composantes

result.global.weights.d est une matrice de dimensions (ntab x lv)

result.individual.scores:

scores de chaque matrice i; un vecteur de structures Div de dimensions (ntab x 1)

result.individual.scores(i).d est une matrice de dimensions (n x lv)

result.individual.loadings:

scores de chaque composante; un vecteur de structures Div de dimensions (ntab x 1)

result.individual.loadings(i).d est une matrice de dimensions (pi x lv)

result.individual.tablenorm:

norme de Frobenius de chaque matrice i

result.individual.mean:

vecteurs des moyennes de chaque matrice i; un vecteur de structures Div de dimensions (ntab x 1)

result.individual.mean(i).d est un vecteur de dimensions (1 x pi)

Exemples

[res]=ccswa(col,10)

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