candisc：可视化广义规范判别式和规范相关性分析

计算和可视化功能广义典型判别分析与典型相关分析对于多元线性模型。传统的典型判别分析仅限于单向的“MANOVA”设计并等价于一组定量之间的典型相关分析响应变量和由因子变量编码的一组虚拟变量。“candisc”包将这一点推广到更高的“MANOVA”设计对于多元线性模型中的所有因素，计算每个术语的标准分数和向量。图形功能提供低阶（1D、2D、3D）通过“plot.candisc”和“heplot.cndisc”方法可视化“mlm”中的术语。相关图为当所有预测因子都是定量的时，现在提供了典型相关分析。

版本：	0.8-6
取决于：	R（≥3.5.0），汽车,七人组（≥0.8-6），图形，统计
建议：	rgl公司,校正图,针织物,rmarkdown公司,MASS（质量）,r零件,rpart.plot（零件图）
出版：	2021-10-07
作者：	迈克尔·弗里德利[aut，cre]，约翰·福克斯
维护人员：	Michael Friendly<约尔库友谊赛>
错误报告：	https://github.com/friendly/candisc/issues
许可证：	GPL-2型|GPL-3公司[扩展自：GPL（≥2）]
需要编译：	不
语言：	英语-美国
引用：	坎迪斯引文信息
材料：	新闻
在视图中：	心理测量学
CRAN检查：	坎迪斯结果

文档：

参考手册：	糖果.pdf
渐晕图：	糖尿病数据：七叶树和糖果的例子

下载：

包源：	坎迪斯_0.8-6.tar.gz
Windows二进制文件：	r-预发布：坎迪斯_0.8-6.zip，r版本：坎迪斯_0.8-6.zip，r-oldrel：坎迪斯_0.8-6.zip
macOS二进制文件：	r-prerel（arm64）：烛光0.8-6.tgz，r-release（arm64）：烛光0.8-6.tgz，r-oldrel（arm64）：烛光0.8-6.tgz，r-prerel（x86_64）：坎迪斯_0.8-6.tgz，r-release（x86_64）：坎迪斯_0.8-6.tgz
旧来源：	坎迪斯档案

反向依赖关系：

反向进口：	形态工具2,多变量分析,小咖啡,测量CC
反向建议：	盖里,七人组,知识BR

链接：

请使用规范形式https://CRAN.R-project.org/package=candisc链接到此页面。