多変量統計解析 multivariate

このセクションには、多変量統計解析の方法とアルゴリズムが含まれています。

主成分分析

PCA(data[, ncomp, standardize, demean, ...])

主成分分析

pca(data[, ncomp, standardize, demean, ...])

主成分分析 (PCA) を実行します。

因子分析

Factor([endog, n_factor, corr, method, smc, ...])

因子分析

FactorResults(factor)

因子分析結果クラス

因子回転

rotate_factors(A, method, *method_args, ...)

行列 \(A\) の直交回転と斜交回転のサブルーチンです。

target_rotation(A, H[, full_rank])

目標行列に向けた直交回転を分析的に実行します。つまり、次を最小化します。

procrustes(A, H)

次のプロクラステス問題を分析的に解決します。

promax(A[, k])

行列 \(A\) のプロマックス回転を実行します。

正準相関分析

CanCorr(endog, exog[, tolerance, missing, ...])

特異値分解を用いた正準相関分析

MANOVA

MANOVA(endog, exog[, missing, hasconst])

多変量分散分析

多変量OLS

_MultivariateOLS は、機能が限定されたモデルクラスです。現在、多変量仮説検定をサポートしており、MANOVA のバックエンドとして使用されています。

_MultivariateOLS(endog, exog[, missing, ...])

最小二乗法による多変量線形モデル

_MultivariateOLSResults(fitted_mv_ols)

_MultivariateOLS 結果クラス

MultivariateTestResults(results, ...)

多変量検定結果クラス
最終更新日: 2024年10月03日