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区间成分数据的探索性数据分析

作者

上市的：
  • 卡雷尔·赫隆

    （帕拉克大学）

  • 保拉·布里托

    （波尔图大学）

  • 彼得·菲尔兹莫瑟

    （维也纳理工大学）

摘要

成分数据被视为整体上各部分相对贡献的数据，由它们之间的（对数）比率表示，对于分析至关重要。在符号数据分析（SDA）中，当元素由变量表征时，我们处于区间数据的框架中，变量的值是$$\mathbb{R}$$R上的区间，表示固有的可变性。在本文中，我们讨论了区间组合分析的特殊问题，即当区间数据是通过组合的聚合获得的时候。假设区间信息由相应的中点和范围表示，并且两个信息源都被视为组合。在此背景下，我们将区间数据表示为三向数据。在成分数据分析的对数比率方法框架中，概述了如何在探索性环境中处理区间成分。分析的目的是用坐标表示组成，这些坐标可以根据原始组成部分进行解释。这是通过将每个零件的所有相关信息（对数比）从坐标系汇总到一个坐标来实现的。基于欧盟收入和生活条件统计（EU-SILC）的一个例子，概述并研究了区间组成探索性数据分析方法的几种可能性。

建议引文

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    • 手柄：RePEc:spr:advdac:v:11:y:2017:i:2:d:10.1007_s11634-016-0245-y
    内政部：10.1007/s11634-016-0245-y
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    IDEAS上列出的参考文献

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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。
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