. . . . . "L'Analisi delle corrispondenze (Correspondence Analysis, CA) o Analisi delle corrispondenze multiple (Multiple Correspondence Analysis, MCA) \u00E8 una tecnica di analisi statistica multivariata a carattere esplorativo volta ad analizzare l'esistenza di schemi di associazione tra variabili qualitative, anche dovuti all'esistenza di tratti latenti. Tale tecnica, in origine concepita da Hirschfeld, pu\u00F2 essere vista come una controparte dell'analisi delle componenti principali o dell'analisi fattoriale (a seconda del tipo di metodo di calcolo adottato) applicabile a soli dati qualitativi."@it . "Estatistikan, egokitasun-analisia kontingentzia taula bateko bi aldagai kualitatiboetako kategorien artean dagoen harremana (erakarri/aldendu) hauteman eta irudikatzeko teknika bat da, bere bertsiorik sinpleenean. Aldi berean aldagai bateko kategorien arteko gertutasuna edo antzekotasuna hautemateko ere erabiltzen da. Adibidez, lurralde bateko biztanleen herria eta opor-tokia jasotzen badira taula batean, egokitasun-analisiak herri bakoitzeko biztanleek leku jakin batera joan edo ez joateko joera duten erakutsiko du, opor-tokiari buruz antzekoak diren herriak ere azalduz (eta baita turisten jatorri antzekoa duten opor-tokiak ere). Ezarpen zabalak izan ditu jakintza-arlo guztietan, marketinetik (kontsumitzaileen profilak taxutuz) arkeologiara (arrasto arkeologikoen tipologiak osatuz). Bestalde, zenbait aldaera eta garapen izan dituen teknika da, besteak beste sortuz. Egokitasunen analisiaren garapena Jean-Paul Benz\u00E9cri frantziar estatistikariari zor zaio."@eu . . . . . . "\u0410\u043D\u0430\u043B\u0456\u0437 \u0432\u0456\u0434\u043F\u043E\u0432\u0456\u0434\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456"@uk . . . . . . . . "Analiza odpowiednio\u015Bci (lub analiza korespondencji, ang. correspondence analysis) - metoda statystyczna eksploracyjnej analizy macierzy kontyngencji lub macierzy prawdopodobie\u0144stwa. Metoda ta zak\u0142ada istnienie ukrytych zmiennych (ang. hidden variables), zwanych zmienn\u0105 wierszow\u0105 i kolumnow\u0105. Wiersze wej\u015Bciowej macierzy reprezentuj\u0105 r\u00F3\u017Cne mo\u017Cliwe stany zmiennej wierszowej a kolumny - zmiennej kolumnowej. Warto\u015Bci wej\u015Bciowej macierzy przedstawiaj\u0105 rozk\u0142ad dwuwymiarowy tych dw\u00F3ch zmiennych w populacji. Zadaniem analizy odpowiednio\u015Bci jest takie odtworzenie warto\u015Bci liczbowych stan\u00F3w zmiennej wierszowej i kolumnowej, aby wsp\u00F3\u0142czynnik korelacji Pearsona pomi\u0119dzy tymi zmiennymi przyjmowa\u0142 lokalne maksimum. Metoda ta jest stosowana szczeg\u00F3lnie cz\u0119sto w naukach biologicznych oraz socjologicznych, gdzie cz\u0119sto wyst\u0119puj\u0105 macierze kontyngencji."@pl . . "Analiza odpowiednio\u015Bci (lub analiza korespondencji, ang. correspondence analysis) - metoda statystyczna eksploracyjnej analizy macierzy kontyngencji lub macierzy prawdopodobie\u0144stwa. Metoda ta zak\u0142ada istnienie ukrytych zmiennych (ang. hidden variables), zwanych zmienn\u0105 wierszow\u0105 i kolumnow\u0105. Wiersze wej\u015Bciowej macierzy reprezentuj\u0105 r\u00F3\u017Cne mo\u017Cliwe stany zmiennej wierszowej a kolumny - zmiennej kolumnowej. Warto\u015Bci wej\u015Bciowej macierzy przedstawiaj\u0105 rozk\u0142ad dwuwymiarowy tych dw\u00F3ch zmiennych w populacji. Zadaniem analizy odpowiednio\u015Bci jest takie odtworzenie warto\u015Bci liczbowych stan\u00F3w zmiennej wierszowej i kolumnowej, aby wsp\u00F3\u0142czynnik korelacji Pearsona pomi\u0119dzy tymi zmiennymi przyjmowa\u0142 lokalne maksimum."@pl . . "Correspondentieanalyse (afkorting: CA, ook Reciprocal Averaging, RA) is een methode voor ordinatie, verwant aan hoofdcomponentenanalyse."@nl . . . . . . . . "\u0410\u043D\u0430\u043B\u0456\u0437 \u0432\u0456\u0434\u043F\u043E\u0432\u0456\u0434\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 (\u0410\u0412) - \u0446\u0435 \u0431\u0430\u0433\u0430\u0442\u043E\u0432\u0438\u043C\u0456\u0440\u043D\u0438\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043D\u0438\u0439 \u043C\u0435\u0442\u043E\u0434. \u0426\u0435 \u043A\u043E\u043D\u0446\u0435\u043F\u0442\u0443\u0430\u043B\u044C\u043D\u043E \u0441\u0445\u043E\u0436\u0435 \u043D\u0430 \u0430\u043D\u0430\u043B\u0456\u0437 \u0433\u043E\u043B\u043E\u0432\u043D\u0438\u0445 \u043A\u043E\u043C\u043F\u043E\u043D\u0435\u043D\u0442, \u0430\u043B\u0435 \u0437\u0430\u0441\u0442\u043E\u0441\u043E\u0432\u0443\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F \u0434\u043B\u044F \u043A\u0430\u0442\u0435\u0433\u043E\u0440\u0456\u0430\u043B\u044C\u043D\u0438\u0445, \u0430 \u043D\u0435 \u0434\u043B\u044F \u043D\u0435\u043F\u0435\u0440\u0435\u0440\u0432\u043D\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043D\u0438\u0445. \u041F\u043E\u0434\u0456\u0431\u043D\u0438\u043C \u0447\u0438\u043D\u043E\u043C \u044F\u043A \u0432 \u0430\u043D\u0430\u043B\u0456\u0437\u0456 \u0433\u043E\u043B\u043E\u0432\u043D\u0438\u0445 \u043A\u043E\u043C\u043F\u043E\u043D\u0435\u043D\u0442, \u0432\u0456\u043D \u0437\u0430\u0431\u0435\u0437\u043F\u0435\u0447\u0443\u0454 \u0437\u0430\u0441\u0456\u0431 \u0432\u0456\u0434\u043E\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043D\u043D\u044F \u0430\u0431\u043E \u043F\u0456\u0434\u0432\u0435\u0434\u0435\u043D\u043D\u044F \u0432\u0438\u0441\u043D\u043E\u0432\u043A\u0456\u0432 \u0432 \u0434\u0432\u043E\u0432\u0438\u043C\u0456\u0440\u043D\u0456\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0456\u0447\u043D\u0456\u0439 \u0444\u043E\u0440\u043C\u0456.\u0412\u0441\u0456 \u0434\u0430\u043D\u0456 \u043F\u043E\u0432\u0438\u043D\u043D\u0456 \u0431\u0443\u0442\u0438 \u043D\u0435\u0432\u0456\u0434\u0454\u043C\u043D\u0438\u043C\u0438 \u0456 \u0432 \u0442\u043E\u043C\u0443 \u0454 \u043C\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0456, \u0449\u043E\u0431 \u0432\u043E\u043D\u0438 \u043C\u043E\u0433\u043B\u0438 \u0431\u0443\u0442\u0438 \u0437\u0430\u0441\u0442\u043E\u0441\u043E\u0432\u0430\u043D\u0438\u043C\u0438. \u041C\u0435\u0442\u043E\u0434 \u0440\u043E\u0437\u0433\u043B\u044F\u0434\u0430\u0454 \u0440\u044F\u0434\u043A\u0438 \u0456 \u0441\u0442\u043E\u0432\u043F\u0446\u0456 \u0435\u043A\u0432\u0456\u0432\u0430\u043B\u0435\u043D\u0442\u043D\u043E. \u0412\u0456\u043D \u0442\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0456\u0439\u043D\u043E \u0437\u0430\u0441\u0442\u043E\u0441\u043E\u0432\u0443\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F \u0434\u043B\u044F \u0442\u0430\u0431\u043B\u0438\u0446\u044C \u0441\u043F\u0440\u044F\u0436\u0435\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 - \u0410\u0412 \u0430\u043D\u0430\u043B\u0456\u0437\u0443\u0454 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043D\u0443 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0443 \u0445\u0456-\u043A\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442, \u043F\u043E\u0432'\u044F\u0437\u0430\u043D\u0443 \u0437 \u0446\u0456\u0454\u044E \u0442\u0430\u0431\u043B\u0438\u0446\u0435\u044E \u043E\u0440\u0442\u043E\u0433\u043E\u043D\u0430\u043B\u044C\u043D\u0438\u043C\u0438 \u0444\u0430\u043A\u0442\u043E\u0440\u0430\u043C\u0438. \u041E\u0441\u043A\u0456\u043B\u044C\u043A\u0438 \u0410\u0412 \u0454 \u043E\u043F\u0438\u0441\u043E\u0432\u043E\u044E \u0442\u0435\u0445\u043D\u0456\u043A\u043E\u044E, \u0432\u0456\u043D \u043C\u043E\u0436\u0435 \u0431\u0443\u0442\u0438 \u0437\u0430\u0441\u0442\u043E\u0441\u043E\u0432\u0430\u043D\u0438\u043C \u0434\u043E \u0442\u0430\u0431\u043B\u0438\u0446\u044C, \u044F\u043A\u0456 \u043C\u043E\u0436\u0443\u0442\u044C \u0432\u0456\u0434\u043F\u043E\u0432\u0456\u0434\u0430\u0442\u0438, \u0430 \u043C\u043E\u0436\u0443\u0442\u044C \u0456 \u043D\u0435 \u0432\u0456\u0434\u043F\u043E\u0432\u0456\u0434\u0430\u0442\u0438, \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0456 ."@uk . . "En estad\u00EDstica multivariante, el an\u00E1lisis de correspondencias es una t\u00E9cnica descriptiva desarrollada por Jean-Paul Benz\u00E9cri.\u200B Suele aplicarse al estudio de tablas de contingencia y es conceptualmente similar al an\u00E1lisis de componentes principales con la diferencia de que en el an\u00E1lisis de correspondencias los datos se escalan de modo que filas y columnas se tratan de modo equivalente. El an\u00E1lisis de correspondencias descompone el estad\u00EDstico del test de la ji-cuadrado asociado a una tabla de contingencia en componentes ortogonales.\u200BDado que se trata de una t\u00E9cnica descriptiva, puede aplicarse incluso en circunstancias en las que la prueba anterior no es apropiada. Existen distintas versiones de esta t\u00E9cnica, incluyendo: \n* \n* \n* , una extensi\u00F3n a tablas de contingencia multidimensionales \n* , que se aplica a problemas de discriminaci\u00F3n basado en"@es . . . "A estad\u00EDstica multivariant, l'an\u00E0lisi de correspond\u00E8ncies ((angl\u00E8s) Correspondence analysis, CA) \u00E9s una t\u00E8cnica descriptiva proposada per Hirschfeld i posteriorment desenvolupada per . Totes les dades han de ser no-negatives i en la mateixa escala per tal de poder aplicar l'an\u00E0lisi de correspond\u00E8ncies, i el m\u00E8tode tracta les files i les columnes de forma equivalent. Se sol aplicar a l'estudi de taules de conting\u00E8ncia i \u00E9s conceptualment similar a l'an\u00E0lisi de components principals amb la difer\u00E8ncia que en l'an\u00E0lisi de correspond\u00E8ncies les dades s'escalen de manera que files i columnes es tracten de manera equivalent. \u00C9s una manera de visualitzar o resumir un conjunt de dades en una representaci\u00F3 de dues dimensions. L'an\u00E0lisi de correspond\u00E8ncies descompon l'estad\u00EDstic del test de la khi-quadrat associat a una taula de conting\u00E8ncia en components ortogonals. At\u00E8s que es tracta d'una t\u00E8cnica descriptiva, es pot aplicar fins i tot en circumst\u00E0ncies en qu\u00E8 l'estad\u00EDstic no \u00E9s apropiat."@ca . . . . . . . . "11594341"^^ . . . "Correspondentieanalyse"@nl . . "Correspondentieanalyse (afkorting: CA, ook Reciprocal Averaging, RA) is een methode voor ordinatie, verwant aan hoofdcomponentenanalyse."@nl . "Egokitasun-analisi"@eu . . . "L'analyse factorielle des correspondances (AFC) est une m\u00E9thode statistique d'analyse des donn\u00E9es qui permet d'analyser et de hi\u00E9rarchiser les informations contenues dans un tableau rectangulaire de donn\u00E9es et qui est aujourd'hui particuli\u00E8rement utilis\u00E9e pour \u00E9tudier le lien entre deux variables qualitatives (ou cat\u00E9gorielles). Elle a \u00E9t\u00E9 mise au point \u00E0 partir des ann\u00E9es 1960 par Jean-Paul Benz\u00E9cri et son \u00E9quipe, d'abord \u00E0 la facult\u00E9 des sciences de Rennes, puis \u00E0 celle de Jussieu \u00E0 Paris au sein du laboratoire de statistique multidimensionnelle. Elle se rattache \u00E0 la famille des analyses factorielles qui regroupe diff\u00E9rentes m\u00E9thodes d'analyses de grands tableaux rectangulaires de donn\u00E9es, visant toutes \u00E0 identifier et \u00E0 hi\u00E9rarchiser des facteurs corr\u00E9l\u00E9s aux donn\u00E9es plac\u00E9es en colonnes"@fr . . . . . "En estad\u00EDstica multivariante, el an\u00E1lisis de correspondencias es una t\u00E9cnica descriptiva desarrollada por Jean-Paul Benz\u00E9cri.\u200B Suele aplicarse al estudio de tablas de contingencia y es conceptualmente similar al an\u00E1lisis de componentes principales con la diferencia de que en el an\u00E1lisis de correspondencias los datos se escalan de modo que filas y columnas se tratan de modo equivalente. Existen distintas versiones de esta t\u00E9cnica, incluyendo: \n* \n* \n* , una extensi\u00F3n a tablas de contingencia multidimensionales \n* , que se aplica a problemas de discriminaci\u00F3n basado en"@es . . . . . . . "Analyse factorielle des correspondances"@fr . . "Die Korrespondenzanalyse, auch einfache Korrespondenzanalyse, abgek\u00FCrzt CA (correspondence analysis) ist ein Verfahren der multivariaten Statistik, mit dem die Beziehungen der Variablen einer Kontingenztafel graphisch repr\u00E4sentiert werden. Die Spalten- und Reihenprofile einer Matrix werden dabei durch Punkte in einem Raum repr\u00E4sentiert, dessen Koordinatenachsen durch die jeweiligen Merkmale gebildet werden. Sie wird auch als Hauptkomponentenanalyse mit kategorialen Daten bezeichnet."@de . . . . . "Die Korrespondenzanalyse, auch einfache Korrespondenzanalyse, abgek\u00FCrzt CA (correspondence analysis) ist ein Verfahren der multivariaten Statistik, mit dem die Beziehungen der Variablen einer Kontingenztafel graphisch repr\u00E4sentiert werden. Die Spalten- und Reihenprofile einer Matrix werden dabei durch Punkte in einem Raum repr\u00E4sentiert, dessen Koordinatenachsen durch die jeweiligen Merkmale gebildet werden. Sie wird auch als Hauptkomponentenanalyse mit kategorialen Daten bezeichnet. Bei der Kanonischen Korrespondenzanalyse (CCA) handelt es sich um eine Erweiterung der CA durch . Dabei sind die abgeleiteten Ordinationsachsen Linearkombinationen der , welches \u00FCber ein multiples lineares Regressionsmodell erzeugt wird."@de . "Analiza odpowiednio\u015Bci"@pl . . "Korrespondenzanalyse"@de . . . "\u0410\u043D\u0430\u043B\u0456\u0437 \u0432\u0456\u0434\u043F\u043E\u0432\u0456\u0434\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 (\u0410\u0412) - \u0446\u0435 \u0431\u0430\u0433\u0430\u0442\u043E\u0432\u0438\u043C\u0456\u0440\u043D\u0438\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043D\u0438\u0439 \u043C\u0435\u0442\u043E\u0434. \u0426\u0435 \u043A\u043E\u043D\u0446\u0435\u043F\u0442\u0443\u0430\u043B\u044C\u043D\u043E \u0441\u0445\u043E\u0436\u0435 \u043D\u0430 \u0430\u043D\u0430\u043B\u0456\u0437 \u0433\u043E\u043B\u043E\u0432\u043D\u0438\u0445 \u043A\u043E\u043C\u043F\u043E\u043D\u0435\u043D\u0442, \u0430\u043B\u0435 \u0437\u0430\u0441\u0442\u043E\u0441\u043E\u0432\u0443\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F \u0434\u043B\u044F \u043A\u0430\u0442\u0435\u0433\u043E\u0440\u0456\u0430\u043B\u044C\u043D\u0438\u0445, \u0430 \u043D\u0435 \u0434\u043B\u044F \u043D\u0435\u043F\u0435\u0440\u0435\u0440\u0432\u043D\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043D\u0438\u0445. \u041F\u043E\u0434\u0456\u0431\u043D\u0438\u043C \u0447\u0438\u043D\u043E\u043C \u044F\u043A \u0432 \u0430\u043D\u0430\u043B\u0456\u0437\u0456 \u0433\u043E\u043B\u043E\u0432\u043D\u0438\u0445 \u043A\u043E\u043C\u043F\u043E\u043D\u0435\u043D\u0442, \u0432\u0456\u043D \u0437\u0430\u0431\u0435\u0437\u043F\u0435\u0447\u0443\u0454 \u0437\u0430\u0441\u0456\u0431 \u0432\u0456\u0434\u043E\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043D\u043D\u044F \u0430\u0431\u043E \u043F\u0456\u0434\u0432\u0435\u0434\u0435\u043D\u043D\u044F \u0432\u0438\u0441\u043D\u043E\u0432\u043A\u0456\u0432 \u0432 \u0434\u0432\u043E\u0432\u0438\u043C\u0456\u0440\u043D\u0456\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0456\u0447\u043D\u0456\u0439 \u0444\u043E\u0440\u043C\u0456.\u0412\u0441\u0456 \u0434\u0430\u043D\u0456 \u043F\u043E\u0432\u0438\u043D\u043D\u0456 \u0431\u0443\u0442\u0438 \u043D\u0435\u0432\u0456\u0434\u0454\u043C\u043D\u0438\u043C\u0438 \u0456 \u0432 \u0442\u043E\u043C\u0443 \u0454 \u043C\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0456, \u0449\u043E\u0431 \u0432\u043E\u043D\u0438 \u043C\u043E\u0433\u043B\u0438 \u0431\u0443\u0442\u0438 \u0437\u0430\u0441\u0442\u043E\u0441\u043E\u0432\u0430\u043D\u0438\u043C\u0438. \u041C\u0435\u0442\u043E\u0434 \u0440\u043E\u0437\u0433\u043B\u044F\u0434\u0430\u0454 \u0440\u044F\u0434\u043A\u0438 \u0456 \u0441\u0442\u043E\u0432\u043F\u0446\u0456 \u0435\u043A\u0432\u0456\u0432\u0430\u043B\u0435\u043D\u0442\u043D\u043E. \u0412\u0456\u043D \u0442\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0456\u0439\u043D\u043E \u0437\u0430\u0441\u0442\u043E\u0441\u043E\u0432\u0443\u0454\u0442\u044C\u0441\u044F \u0434\u043B\u044F \u0442\u0430\u0431\u043B\u0438\u0446\u044C \u0441\u043F\u0440\u044F\u0436\u0435\u043D\u043E\u0441\u0442\u0456 - \u0410\u0412 \u0430\u043D\u0430\u043B\u0456\u0437\u0443\u0454 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043D\u0443 \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0443 \u0445\u0456-\u043A\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442, \u043F\u043E\u0432'\u044F\u0437\u0430\u043D\u0443 \u0437 \u0446\u0456\u0454\u044E \u0442\u0430\u0431\u043B\u0438\u0446\u0435\u044E \u043E\u0440\u0442\u043E\u0433\u043E\u043D\u0430\u043B\u044C\u043D\u0438\u043C\u0438 \u0444\u0430\u043A\u0442\u043E\u0440\u0430\u043C\u0438. \u041E\u0441\u043A\u0456\u043B\u044C\u043A\u0438 \u0410\u0412 \u0454 \u043E\u043F\u0438\u0441\u043E\u0432\u043E\u044E \u0442\u0435\u0445\u043D\u0456\u043A\u043E\u044E, \u0432\u0456\u043D \u043C\u043E\u0436\u0435 \u0431\u0443\u0442\u0438 \u0437\u0430\u0441\u0442\u043E\u0441\u043E\u0432\u0430\u043D\u0438\u043C \u0434\u043E \u0442\u0430\u0431\u043B\u0438\u0446\u044C, \u044F\u043A\u0456 \u043C\u043E\u0436\u0443\u0442\u044C \u0432\u0456\u0434\u043F\u043E\u0432\u0456\u0434\u0430\u0442\u0438, \u0430 \u043C\u043E\u0436\u0443\u0442\u044C \u0456 \u043D\u0435 \u0432\u0456\u0434\u043F\u043E\u0432\u0456\u0434\u0430\u0442\u0438, \u0432\u0435\u043B\u0438\u0447\u0438\u043D\u0456 ."@uk . . "A estad\u00EDstica multivariant, l'an\u00E0lisi de correspond\u00E8ncies ((angl\u00E8s) Correspondence analysis, CA) \u00E9s una t\u00E8cnica descriptiva proposada per Hirschfeld i posteriorment desenvolupada per . Totes les dades han de ser no-negatives i en la mateixa escala per tal de poder aplicar l'an\u00E0lisi de correspond\u00E8ncies, i el m\u00E8tode tracta les files i les columnes de forma equivalent. Se sol aplicar a l'estudi de taules de conting\u00E8ncia i \u00E9s conceptualment similar a l'an\u00E0lisi de components principals amb la difer\u00E8ncia que en l'an\u00E0lisi de correspond\u00E8ncies les dades s'escalen de manera que files i columnes es tracten de manera equivalent. \u00C9s una manera de visualitzar o resumir un conjunt de dades en una representaci\u00F3 de dues dimensions."@ca . . "1111876010"^^ . . . . . "23092"^^ . . . . "Correspondence analysis"@en . . . . "An\u00E0lisi de correspond\u00E8ncies"@ca . . . . . . "Estatistikan, egokitasun-analisia kontingentzia taula bateko bi aldagai kualitatiboetako kategorien artean dagoen harremana (erakarri/aldendu) hauteman eta irudikatzeko teknika bat da, bere bertsiorik sinpleenean. Aldi berean aldagai bateko kategorien arteko gertutasuna edo antzekotasuna hautemateko ere erabiltzen da. Adibidez, lurralde bateko biztanleen herria eta opor-tokia jasotzen badira taula batean, egokitasun-analisiak herri bakoitzeko biztanleek leku jakin batera joan edo ez joateko joera duten erakutsiko du, opor-tokiari buruz antzekoak diren herriak ere azalduz (eta baita turisten jatorri antzekoa duten opor-tokiak ere). Ezarpen zabalak izan ditu jakintza-arlo guztietan, marketinetik (kontsumitzaileen profilak taxutuz) arkeologiara (arrasto arkeologikoen tipologiak osatuz). Besta"@eu . . "An\u00E1lisis de correspondencias"@es . "Analisi delle corrispondenze"@it . "L'analyse factorielle des correspondances (AFC) est une m\u00E9thode statistique d'analyse des donn\u00E9es qui permet d'analyser et de hi\u00E9rarchiser les informations contenues dans un tableau rectangulaire de donn\u00E9es et qui est aujourd'hui particuli\u00E8rement utilis\u00E9e pour \u00E9tudier le lien entre deux variables qualitatives (ou cat\u00E9gorielles). Elle a \u00E9t\u00E9 mise au point \u00E0 partir des ann\u00E9es 1960 par Jean-Paul Benz\u00E9cri et son \u00E9quipe, d'abord \u00E0 la facult\u00E9 des sciences de Rennes, puis \u00E0 celle de Jussieu \u00E0 Paris au sein du laboratoire de statistique multidimensionnelle. Elle se rattache \u00E0 la famille des analyses factorielles qui regroupe diff\u00E9rentes m\u00E9thodes d'analyses de grands tableaux rectangulaires de donn\u00E9es, visant toutes \u00E0 identifier et \u00E0 hi\u00E9rarchiser des facteurs corr\u00E9l\u00E9s aux donn\u00E9es plac\u00E9es en colonnes."@fr . "Correspondence analysis (CA) is a multivariate statistical technique proposed by Herman Otto Hartley (Hirschfeld) and later developed by Jean-Paul Benz\u00E9cri. It is conceptually similar to principal component analysis, but applies to categorical rather than continuous data. In a similar manner to principal component analysis, it provides a means of displaying or summarising a set of data in two-dimensional graphical form. Its aim is to display in a biplot any structure hidden in the multivariate setting of the data table. As such it is a technique from the field of multivariate ordination. Since the variant of CA described here can be applied either with a focus on the rows or on the columns it should in fact be called simple (symmetric) correspondence analysis."@en . "Correspondence analysis (CA) is a multivariate statistical technique proposed by Herman Otto Hartley (Hirschfeld) and later developed by Jean-Paul Benz\u00E9cri. It is conceptually similar to principal component analysis, but applies to categorical rather than continuous data. In a similar manner to principal component analysis, it provides a means of displaying or summarising a set of data in two-dimensional graphical form. Its aim is to display in a biplot any structure hidden in the multivariate setting of the data table. As such it is a technique from the field of multivariate ordination. Since the variant of CA described here can be applied either with a focus on the rows or on the columns it should in fact be called simple (symmetric) correspondence analysis. It is traditionally applied to the contingency table of a pair of nominal variables where each cell contains either a count or a zero value. If more than two categorical variables are to be summarized, a variant called multiple correspondence analysis should be chosen instead. CA may also be applied to binary data given the presence/absence coding represents simplified count data i.e. a 1 describes a positive count and 0 stands for a count of zero. Depending on the scores used CA preserves the chi-square distance between either the rows or the columns of the table. Because CA is a descriptive technique, it can be applied to tables regardless of a significant chisquared test. Although the statistic used in inferential statistics and the chi-square distance are computationally related they should not be confused since the latter works as a multivariate statistical distance measure in CA while the statistic is in fact a scalar not a metric."@en . "L'Analisi delle corrispondenze (Correspondence Analysis, CA) o Analisi delle corrispondenze multiple (Multiple Correspondence Analysis, MCA) \u00E8 una tecnica di analisi statistica multivariata a carattere esplorativo volta ad analizzare l'esistenza di schemi di associazione tra variabili qualitative, anche dovuti all'esistenza di tratti latenti. Tale tecnica, in origine concepita da Hirschfeld, pu\u00F2 essere vista come una controparte dell'analisi delle componenti principali o dell'analisi fattoriale (a seconda del tipo di metodo di calcolo adottato) applicabile a soli dati qualitativi."@it . . .