Proxscal

PROXSCAL está disponível em Sampling e Testing.

PROXSCAL realiza escalonamento multidimensional de dados de proximidade para encontrar uma representação de mínimos quadrados dos objetos em um espaço de baixa dimensionais. Modelos de diferenças individuais são permitidos para múltiplas fontes. Um algoritmo de majorização garante a convergência monotone para dados métricos e não métricos de forma opcionalmente transformada sob uma variedade de modelos e restrições.

PROXSCAL varlist

[/TABLE = {rowid BY columnid [BY sourceid]}]
          {sourceid                      }

[/SHAPE = [{LOWER**}]] 
           {UPPER  }
           {BOTH   }

[/INITIAL = [{SIMPLEX**        }]] 
             {TORGERSON        } 
             {RANDOM[({1})]    }
                      {n} 
             {[('file'|'dataset')] [varlist] }

[/WEIGHTS = varlist]

[/CONDITION = [{MATRIX**      }]] 
               {UNCONDITIONAL }

[/TRANSFORMATION = [{RATIO**                            }]] 
                    {INTERVAL                           }
                    {ORDINAL[({UNTIE   })]              }
                              {KEEPTIES}
                    {SPLINE [DEGREE = {2}] [INKNOT = {1}]}
                                      {n}            {n}

[/PROXIMITIES = [{DISSIMILARITIES**}]]
                 {SIMILARITIES     }

[/MODEL = [{IDENTITY**    }]] 
           {WEIGHTED      }
           {GENERALIZED   }
           {REDUCED[({2})]}
                     {n}

[/RESTRICTIONS = {COORDINATES('file'|'dataset') [{ALL    }]                                  }]
                                     {varlist}
                 {VARIABLES('file'|'dataset') [{ALL    }][({INTERVAL                      })]}
                                   {varlist}   {NOMINAL                       }
                                               {ORDINAL[({UNTIE   })]         }
                                                         {KEEPTIES}
                                               {SPLINE[DEGREE={2}][INKNOT={1}]}
                                                              {n}         {n}

[/ACCELERATION = NONE]

[/CRITERIA = [DIMENSIONS({2**      })]
                         {min[,max]}
             [MAXITER({100**})]
                      {n    }
             [DIFFSTRESS({0.0001**})] 
                         {value   } 
             [MINSTRESS({0.0001**}) ]] 
                        {value   }

[/PRINT = [NONE][INPUT][RANDOM][HISTORY][STRESS**][DECOMPOSITION]
          [COMMON**][DISTANCES][WEIGHTS**][INDIVIDUAL]
          [TRANSFORMATIONS][VARIABLES**][CORRELATIONS**]]

[/PLOT = [NONE][STRESS][COMMON**][WEIGHTS**][CORRELATIONS**]
         [INDIVIDUAL({varlist})]
                     {ALL    }
         [TRANSFORMATIONS({varlist}) [({varlist})[...]] ]
                          {ALL    }    {ALL    }
         [RESIDUALS({varlist}) [({varlist})[...]] ]
                    {ALL    }    {ALL    }
         [VARIABLES({varlist})]]
                    {ALL    }

[/OUTFILE = [COMMON('file'|'dataset')] [WEIGHTS('file'|'dataset')] [DISTANCES('file'|'dataset')]
            [TRANSFORMATIONS('file'|'dataset')] [VARIABLES('file'|'dataset')] ]

[/MATRIX = IN('file'|'dataset')]].

** Padrão se o subcomando for omitido.

Este comando lê o dataset ativo e causa a execução de quaisquer comandos pendentes. Veja o tópico Ordem de Comando para obter mais informações.

A sintaxe para o comando PROXSCAL pode ser gerada a partir do diálogo Scaling Multidimensional (PROXSCAL) .