Факторный анализ 96

Новости
Просмотров: 357



жениям, то статистические выводы не будут точным отражением реальности. Нарушение основных предположений будет обсуждаться в разд. VI.

Из всего сказанного, должно быть ясно, что дискриминантный анализ используется для изучения различий между несколькими группами по определенному набору дискриминантных переменных ( 1). Рассматривая классы как значения некоторой классифицирующей переменной, измеренной по шкале наименований (когда каждому классу паивается свое обозначение), мы представляем дискриминантный анализ в качестве метода сопоставления нескольких интервальных переменных одной номинальной переменной.

Заметим, что мы не сказали о причинности дискриминантной модели, и соответственно на 1 связи приведены без указания их направления. Кроме того, не делается предположений о зависимости или независимости классифицирующей переменной и дискриминантных переменных. Если в конкретной ситуации классифицирующие переменные можно считать зависимыми от дискриминантных переменных, то задача аналогична задаче множественной регрессии. Основное отличие состоит в том, что в дискриминантной анализе зависимая переменная измеряется по шкале наименований (классов). Пример с терроами именно такого рода. Но когда предполагается, что значения дискриминантных переменных зависят от классов, дискриминантный анализ является обобщением многомерного дисперсионного анализа. Это типично для задач, в которых принадлежность переменных к некоторому классу вызывает изменения одновременно в нескольких переменных.

Другие новости по теме:

  • Факторный анализ 97
  • Факторный анализ 159
  • Факторный анализ 155
  • Факторный анализ 94
  • Факторный анализ 103

  •  (голосов: 0)

    Комментарии (0)