Dans quels cas faut-il privilégier l'utilisation de la matrice de covariance avec le paramètre cov ?

Par défaut, l'action effectue l'analyse sur la matrice de corrélation, ce qui revient à normaliser toutes les variablesColonnes d'une table SAS contenant des données spécifiques (numériques ou caractères). Elles possèdent des attributs comme le nom, le type, la longueur, l'étiquette et le format d'affichage.. Cependant, en activant le paramètre cov à True, vous demandez à l'action de calculer les composantes à partir de la matrice de covariance. Ce choix est stratégique lorsque les échelles de mesure de vos variablesColonnes d'une table SAS contenant des données spécifiques (numériques ou caractères). Elles possèdent des attributs comme le nom, le type, la longueur, l'étiquette et le format d'affichage. sont identiques et que leur varianceMesure statistique de la dispersion des données indiquant l'écart carré moyen par rapport à la moyenne. Une variance élevée traduit une grande hétérogénéité des observations autour du centre. relative est une information métier importante que vous souhaitez conserver. À l'inverse, si vos variablesColonnes d'une table SAS contenant des données spécifiques (numériques ou caractères). Elles possèdent des attributs comme le nom, le type, la longueur, l'étiquette et le format d'affichage. ont des unités différentes (ex: euros, kilogrammes, pourcentages), il est préférable de rester sur la configuration par défaut pour éviter que les variablesColonnes d'une table SAS contenant des données spécifiques (numériques ou caractères). Elles possèdent des attributs comme le nom, le type, la longueur, l'étiquette et le format d'affichage. à forte varianceMesure statistique de la dispersion des données indiquant l'écart carré moyen par rapport à la moyenne. Une variance élevée traduit une grande hétérogénéité des observations autour du centre. ne dominent artificiellement l'analyse.