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稀疏列联表的出租车对应分析

应用统计 2017-06-05 v3

摘要

由 Benzecri 发展的对应分析(CA)基于欧氏几何的丰富结构,对列联表进行可视化与解释。然而,一个公认的事实是,CA 通常对稀疏列联表非常敏感;我们将稀疏性表征为存在相对较高的计数值、Rao (1995) 讨论的罕见观测,以及 Novak 和 Bar-Hen (2005) 与 Greenacre (2013) 所强调的零块结构。本文旨在强调 L1L_1L2L_2 几何所起的重要作用。我们将通过比较由 CA 得到的图形与由出租车对应分析(TCA)得到的图形来实现这一点,其中 TCA 是对应分析的稳健 L1L_1 变体。若两种图形的投影视图差异显著,我们将此现象称为视差。在天文学中,视差指从两个不同点观察时物体位置的表观变化。在我们的情形中,这两个不同点对应于两种不同的几何,即欧氏几何与出租车几何。视差的存在凸显了在解释多元数据分析所得图形时,底层几何所起的重要但隐蔽的作用。我们强调以下事实:只有通过比较 CA 与 TCA 的图形展示,才能揭示视差现象。文中给出了若干实例。

关键词

引用

@article{arxiv.1508.06885,
  title  = {Taxicab Correspondence Analysis of Sparse Contingency Tables},
  author = {Vartan Choulakian},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1508.06885},
  year   = {2017}
}

备注

23 pages, 4 figures