我有一个像下面这样的数据集（带有定性变量），我需要在我将用于MCA的 Dataframe 或函数res.mca上应用Benzecri校正，| 性别|收入|| --------------|--------------|| 男性|从10-15|| 女性|15-20岁|Ecc...这是我在MCA中使用的函数
res.mca <- MCA(df, ncp = 5, graph = TRUE, method = "Burt")
我想我可能需要应用一个函数或什么的，有人能帮忙吗？
rur96b6h1#
这个应该能用
mca <- MCA(mydata) #Benzecri correction p <- nrow(mca$eig)+1 lambda <- mca$eig[,1] lambdaC <- lambda lambdaT <- which(lambda>=1/p) #eig.val corrected lambdaC=(p/(p-1))*(lambdaC[lambdaT]-(1/p))^2 #percentage of variances explained per axes ptd <- (lambdaC/sum(lambdaC)) #cumulated percentage of explained variance cum <- cumsum(lambdaC/sum(lambdaC)) correc <- cbind(lambdaC,ptd,cum*100) correc = as.data.frame(correc) correc
或使用
mca.eigen.fix()
从https://search.r-project.org/CRAN/refmans/ExPosition/html/mca.eigen.fix.html
1条答案
按热度按时间rur96b6h1#
这个应该能用
或使用
从
https://search.r-project.org/CRAN/refmans/ExPosition/html/mca.eigen.fix.html