프랑스어 데이터 분석이란 무엇입니까?

일부 통계 방법 (주성분 분석 또는 이와 유사한 것)을 기억하지 못하는 경우가 종종 "프랑스 데이터 분석"이라고합니다. 정확히 무엇입니까? 그리고 어떤 사람들은이 이름이 아이러니하고 사실이며 왜 그런가?

multivariate-analysis terminology correspondence-analysis

— 스테판 로랑
소스

좋은 질문! 필자는 어제 Analyze des données 가 프랑스어 위키 백과의 '본 기사'이며 그 내용이 영어 위키 백과 의 데이터 분석 기사와 매우 다르다는 것을 알았습니다 .

— onestop

: 어쩌면이 글은 재미 다변량 데이터 분석 : 프랑스 방법

— 팀

그 논문은 그 질문에 대한 답으로 보인다-그리고 그것은 구글에서 첫 번째로 맞았다. 어쩌면 그것은 결국 그런 좋은 질문이 아니었다 ...

— 의 OneStop

방언이 필요하다

— Aksakal

답변:

프랑스 식 데이터 분석은 일반적으로 대응 분석 및 기타 스펙트럼 중심의 작업을 기반으로하는 작업으로 식별되지만 실제로는보다 깊이 있습니다. 홈즈 작품에 대한 팀의 언급이 여기에 특히 도움이됩니다.

약간 넓은 그림은 프랑스 스타일이 통계적 모델링보다는 데이터 매트릭스에 대한 공리적, 기하학적, 수학적 접근법을 취한다는 것입니다. 비록 CA가 Benzecri, LeBart 등 (프랑스어)에 의해 대중화되었지만 CA는 Hirschfeld (독일어)의 선구자와 de Leeuw / Gifi (네덜란드)의 후임자와 Greenacre (남아프리카)의 대중화가 있기 때문에이 용어는 약간 아이러니해야합니다. Greenacre는 또한 일반화 된 SVD와의 중요한 연관성을 언급했으며이 주제에 대한 읽기 쉬운 유일한 책 을 만들었습니다. 토론은 가성적일 수 있습니다-Mur Lee의 de Leeuw의 리뷰를보십시오 .

스타일의 비교 결과를 볼 수있는 유용한 예는 크로스 탭 분석입니다. 간단한 크로스 탭을 사용하면 기본 로그 선형 모델의 구조적 상호 작용 항을 기반으로 연관 모델링 (예 : Goodman, Clogg 또는 Haberman)을 사용하여 적절히 변환 된 테이블의 스펙트럼 분해를 기반으로 한 간단한 프랑스 대응 분석의 '프랑스어'스타일을 비교할 수 있습니다. . 실제로이 두 가지 접근 방식은 매우 유사한 매개 변수화 (및 매개 변수!)를 생성하지만 초점은 상당히 다릅니다. Agresti (1990)는 훌륭한 토론을했습니다.

— 공액
소스

당신이 언급 한 그 Gifi의 팀 (일명 라이덴 대학. 필명 ) 및 Greenacre의 작품이 정말 좋다! 저자가 마지막 단락에 대한 광범위한 토론을 제공 하는 책을 다시 읽고 있습니다. 내 큰 +1.

— chl

아마도 "대응 분석"? : http://en.wikipedia.org/wiki/Correspondence_analysis 는 주로 프랑스 연구원 Jean-Paul Benzecri에 의해 개발 되었기 때문에?

— 플로리안
소스

한 사람은이 "프랑스어 데이터 다변량 분석"을 아이러니하게 "프랑스어 데이터 분석"이라고 부릅니다. 이러한 방법이 만들어 질 당시에는 계산이 불가능하기 때문입니다 (너무 계산 집약적).

— Stéphane Laurent

Florian> Benzecri가 개발하고 Bourdieu가 많이 사용합니다.

@ StéphaneLaurent : axiomatisation이 전형적인 프랑스 방식으로 울타리를 넘어갔지 만 Anas des Données는 실용적이고 사용되었습니다. 당신의 보류를 얻을 수있는 경우 "카이에 드 난 데 Données 분석" , 당신이 이것을 확인하실 수 있습니다!

— 시안