How to put percent values to the cells of vcd::mosaic

MCAにかける前のdf MCAのresult resultのind$coordに最初のdfのサプリ変数部分をcbindしたもの をrdaで保存

個体マップに、サプリメンタリ変数の平均点をplotしようと、ggadd_varsupのp=に、ggcloud_indivで生成した個体マップをしてすると位置がずれる。ここには、変数マップを指定しないといけない。

『多重対応分析』でつかわれている嗜好データをつかって、p8、p67にある図1.3、図3.2のように指定した個体位置に★＋個体番号をオーバーレイしたもの。

記述段階（構造化データ解析）によって、距離（差分）や分散の差（相関比η２）によって確認された差異の有意性を、IDA（典型性検定、同質性検定）で確認する。 『多重対応分析』第５章

『多重対応分析』の第４章「構造化データ解析」の表4.2の再現

『多重対応分析』第2章にある射的データ（Target Example）をつかった、Vwithin,Vbetweenの計算の確認。

『多重対応分析』第４章、表4.1の分散とη2をGDAtools::speMCAのrsultから求める。

SSJDAに利用申請をおこなって入手したLabeled SPSS(.sav)をRのdataframeに変換する

SSJDAのオンライン集計で複数の変数を一つのクロス表として集計し、それをダウンロードしたものを、Rで個票に「回復」します。

・savをRによみこみ ・GDAtoolsでspeMCAを行う

DB＋ExcelでやっているWeek1の例題のデータをAPIで取得する。 API用のパッケージ、estatapiの使い方の練習です。

第１週３回目の例題データをAPIで取得したのち、lmしてみた。

1) By using an indicator matrix, MCA is performed by CA. 2) define junk categories for specific MCA, first set up residuals matrix as normal MCA but when doing SVD, remove the junk columns. 3) After SVD, to calculate the standard coordinate, use junk modified col sum vector is used.

二変数のデータを集計し、度数分表に、比率計算。 それをグラフにして表示。棒グラフ＋mosaic

tidyverseをloadして、二変数のクロス集計をgroup_byとpivot_widerで行った。

その１では、変数が二つの集計表から個表への変換を説明したが、その２では、多元表に集計されたものから個表への変換を行う。

クロス表のデータから個表に展開するスクリプトをいくつかの方法でやってみました。

調査票の幾何学的解析（仮訳）

dchisq, pchisq, qchisq の機能を確認。グラフを描き、教科書の巻末にある表を作成してみる。

How to use Japanse font on plot area with showtest package.

Tokyo.R #74 LT presentaion.

Tokyo.R#68 のLT用のスライドの補足資料。

tableの作り方 カイ二乗検定 mosaic plotで図示する 多重対応分析 クラスタリング

表記選挙の結果を図示することで傾向をみていきます。 表、グラフ（mosaicplot、円グラフ）、対応分析のサンプル。

factoextrabで提供されているMCAのチュートリアルを日本語環境で確認するためのデータ「日本語化」。

警察白書のデータに対してい、主成分分析と対応分析を実施し、その分析手法の違いを理解する。

Japanese Translation step by step