Zusammenfassung
Ausgangspunkt vieler Anwendungen ist eine Datenmatrix, die mehr als zwei quantitative Merkmale enthält. In einer solchen Situation ist man oft daran interessiert, die Objekte der Größe nach zu ordnen, wobei alle Merkmale zusammen in Betracht gezogen werden sollen. Außerdem will man die Objekte in einem Streudiagramm grafisch darstellen. Auch hier sollen alle Merkmale bei der Darstellung berücksichtigt werden. In Kapitel 5 lernen wir mit der Hauptkomponentenanalyse ein Verfahren kennenlernen, mit dessen Hilfe man ein Streudiagramm für alle p Merkmale zeichnen kann. Dabei können wir mit nur zwei Achsen alle Merkmale gleichzeitig berücksichtigen.
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Kuhlenkasper, T., Handl, A. (2017). Hauptkomponentenanalyse. In: Multivariate Analysemethoden. Statistik und ihre Anwendungen. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-54754-0_5
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