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卡雷尔·赫隆；保拉·布里托；彼得·菲兹莫瑟

区间成分数据的探索性数据分析。 （英语） 兹伯利1414.62211

高级数据分析。分类。，ADAC公司 11，第2期，223-241（2017）.
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，变量的值是代表内在可变性的区间。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。假设区间信息由各自的中点和范围表示，并且两个信息源都被认为是合成。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。

引用于4文件

MSC公司：

62H25个 因子分析和主成分；对应分析
62小时99 多元分析

关键词：

间隔数据；符号数据分析；单纯形上的Aitchison几何；正交坐标；异常检测；主成分分析

软件：

莱肯；SODAS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.Hron}等人，高级数据分析。分类。，ADAC 11，No.2，223--241（2017；Zbl 1414.62211）
全文： DOI程序 链接

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