Calculations : a lot of possibiliti

Calculations : a lot of possibilities
The final data frame is composed of P individual and 2*N
variables.
Several statistical methods have been developed to analyze this
kind of structure.
The most known (used?) are MFA (Multiple Factorial Analyses),
PMFA (Procustean Multiple Factor Analyses), INDSCAL
model, DISTATIS…
The aim of those algorithms is to find a common configuration
that will represent the product space (MFA, INDSCAL,
DISTATIS) and to compare the structure given by each
subject to the common configuration (PMFA).

Kết quả (Việt) 1:

Tính toán: rất nhiều khả năngKhung cuối cùng dữ liệu gồm có P cá nhân và 2 * Nbiến.Một số phương pháp thống kê đã được phát triển để phân tích nàyloại cấu trúc.Được biết đến nhiều nhất (được sử dụng?) là MFA (nhiều giai thừa phân tích)PMFA (phân tích nhiều yếu tố Procustean), INDSCALMô hình, DISTATIS...Mục đích của những thuật toán là tìm một cấu hình chungđó sẽ đại diện cho sản phẩm không gian (MFA, INDSCAL,DISTATIS) và so sánh các cấu trúc được đưa ra bởi mỗitùy thuộc vào cấu hình phổ biến (PMFA).

Kết quả (Việt) 2:

Các tính toán: rất nhiều khả năng
Khung dữ liệu cuối cùng là sáng tác của P cá nhân và 2 * N
. Biến
Một số phương pháp thống kê này đã được phát triển để phân tích điều này
loại cấu trúc.
Các nhất được biết đến là MFA (Nhiều phân tích giai thừa), (sử dụng?)
PMFA (Procustean Nhiều phân tích Factor), INDSCAL
mô hình, DISTATIS ...
Mục đích của những thuật toán là để tìm thấy một cấu hình chung
sẽ đại diện cho các không gian sản phẩm (MFA, INDSCAL,
DISTATIS) và so sánh cấu trúc được đưa ra bởi mỗi
đối tượng cấu hình thông thường ( PMFA).