Orthogonal regression for three-part compositional data via linear model with type-II constraints
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/366820
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2011
EditorCIMNE
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Orthogonal regression is a proper tool for fitting two-dimensional data points when errors occur
in both the variables. This type of modelling technique is also called the total least squares (TLS)
in the statistical literature. In its simplest form it attempts to fit a line that explains the set of
n two-dimensional data points in such a way that the sum of squared distances from data points
to the estimated line is minimal. Orthogonal regression is invariant under the orthogonal rotation of
coordinates and thus it is convenient for regression analysis of three-part compositional data, performed
after isometric logratio transformation.
CitacióFiserová, E.; Hron, K. Orthogonal regression for three-part compositional data via linear model with type-II constraints. A: CODAWORK 2011. "Proceedings of CoDaWork'11: 4th international workshop on Compositional Data Analysis, Egozcue, J.J., Tolosana-Delgado, R. and Ortego, M.I. (eds.) 2011". Barcelona: CIMNE, 2011, ISBN 978-84-87867-76-7.
ISBN978-84-87867-76-7
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
p32-CoDaWork2011.pdf | 101,2Kb | Visualitza/Obre |