多重対応分析のBurt表から求められる慣性は、Burt表の固有値になっています。多重対応分析では、データに適合していても、慣性が過度に小さくなりすぎるという欠点があります。Benzécriは、このような欠点を解消するために、慣性を調整する方法を提案しました。その後、Greenacreは、Benzécriの調整では適合度が逆に過大評価されることを指摘し、別の調整法を提案しました。JMPでは、両方の調整を計算できます。調整済み慣性を参照してください。
慣性
特異値の2乗。各次元でデータの変動がどれぐらい説明されるかを示します。
調整済み慣性
BenzécriやGreenacreが提案した方法で調整を加えた慣性。
パーセント
全次元の慣性に対する、各次元の慣性が占める割合を、調整して求めたもの。
累積%
調整済み慣性の累積割合。最初の2次元によってデータの大部分を説明できるようであれば、2次元だけのプロットでデータにおける関係を十分に見ることができます。