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2023-11-18
R实验：对smoke数据集进行对应分析
【摘要】：以下对smoke数据集进行对应分析．（1）首先查看smoke数据集的信息＞library(ca)＞data(＂smoke＂)＞smoke结果如下：这个数据集来自Greenacre（1984），被应用于多个统计软件作为对应分析的说明案例数据．它的内容是一个5行（阶层：SM，JM，SE，JE和SC）4列（吸烟习惯：none，light，medium 和heavy）的列联表，给出了一个虚构的公司内各阶层
以下对smoke数据集进行对应分析．
（1）首先查看smoke数据集的信息
＞library(ca)
＞data(＂smoke＂)
＞smoke
结果如下：
这个数据集来自Greenacre（1984），被应用于多个统计软件作为对应分析的说明案例数据．它的内容是一个5行（阶层：SM，JM，SE，JE和SC）4列（吸烟习惯：none，light，medium 和heavy）的列联表，给出了一个虚构的公司内各阶层吸烟习惯的频数．
（2）对数据集smoke进行对应分析
＞ca(smoke)
结果如下：
（3）行的标准坐标
＞ca(smoke)＄rowcoord
结果如下：
（4）提取有关计算结果
＞summary(ca(smoke))(www.chuimin.cn)
结果如下：
（5）绘制对应分析的散点图
＞plot(ca(smoke))
结果如图11-6所示．
图11-6 行点和列点的散点图
从图11-6（在纵向零点线）的左右两边可以看出，左边是SE，SC 和SM 三个阶层与吸烟习惯none对应；右边是JE和JM 两个阶层与吸烟习惯light，medium和heavy对应．
从图11-6还可以看出，SE阶层的吸烟习惯更接近于none，JE阶层的吸烟习惯更接近于medium，JM 阶层的吸烟习惯是更接近于heavy．
（6）行作为主坐标，列作为标准坐标的情形
＞plot(ca(smoke),mass＝TRUE,contrib＝＂absolute＂,map＝＂rowgreen＂,arrows＝c(FALSE,TRUE))
结果如图11-7所示．
图11-7 行点和列点的散点图（行作为主坐标，列作为标准坐标）
当我们从中心向任意两个点（相同类别）做向量的时候，它们的夹角越小越相似．从图11-7可以看出，JE 和JM 两个阶层的吸烟习惯相似（或接近），SE 和SC两个阶层的吸烟习惯相似（或接近），SM 和JM 两个阶层的吸烟习惯相似（或接近）．
从图11-6和图11-7（或前面的计算）看到，第一维度（Dimension1）解释了列联表的87．8%，第二维度（Dimension2）解释了列联表的11．8%解，说明在两个维度上已经能够说明数据的99．6%，效果是比较理想的．
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2023-11-18
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2023-11-18
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2023-11-18
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2023-06-16
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2023-11-18
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2023-11-18
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2023-11-18
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