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R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

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RでMCA 多重対応分析を行いたい

aluminuser

総合スコア12

R

R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

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投稿2021/07/07 03:05

編集2021/07/07 03:06

前提・実現したいこと

R超初心者です。
RのパッケージMASSを利用して、MCA、多重対応分析できるようにしたいと考えています。
biplotで結果が表示できるようにするのをひとまずのゴールとしています。

該当のソースコード・エラーメッセージ

R4.1.0

1> hoge<-matrix(c(100,80,60,50,40,70,60,70,100,50,70,70,60,100,50),5,3) 2> hoge 3 [,1] [,2] [,3] 4[1,] 100 70 70 5[2,] 80 60 70 6[3,] 60 70 60 7[4,] 50 100 100 8[5,] 40 50 50 9> hoge.mca<-mca(hoge) 10 mca(hoge) でエラー: all variables must be factors 11> factor(hoge) 12 [1] 100 80 60 50 40 70 60 70 100 50 70 70 60 100 50 13Levels: 40 50 60 70 80 100 14> hoge.mca<-mca(factor(hoge)) 15 rep(1, n) でエラー: 'times' 引数が不正です

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回答1

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ベストアンサー

mca()に与えるのはmatrixではなくdata frameに。
またfactor()による変換はdata frameの各列に対して個別にやってみてください。

投稿2021/07/07 04:56

KojiDoi

総合スコア13671

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aluminuser

2021/07/07 06:17

無事にMCAのプロットに成功しました。 大変助かりました。ありがとうございました。
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