Dialog der Diskriminanzanalyse

Inhalt


Im Dialog der Diskriminanzanalyse können Sie die Diskriminanzanalyse oder auch nur die kanonische Diskriminanzanalyse durchführen. Um die kanonische Diskriminanzanalyse durchzuführen, klicken Sie auf die Schaltfläche Button Select Dialog Theme.png rechts von Dialogdesign und wählen Sie das Design Canonical Discriminant Analysis (System) im Menü.

Neu berechnen

Legen Sie fest, wie das Ergebnis neu berechnet und aktualisiert wird, wenn sich die Eingangsdaten oder Einstellungen ändern.

Keine Die Ausgabe wird nicht mit den Quelldaten verbunden, und Änderungen an den Quelldaten führen zu keiner Aktualisierung des Ergebnisses. Außerdem können Sie Einstellungen nicht ändern, um das Ergebnis neu zu berechnen.
Auto Die Ergebnisse werden automatisch aktualisiert, wenn sich die Quelldaten ändern. Sie können auch die Einstellungen ändern, um das Ergebnis neu zu berechnen.
Manuell Die Ausgabe wird nicht automatisch aktualisiert, wenn sich die Quelldaten ändern. Sie müssen die Aktualisierung manuell durchführen, indem Sie auf die Schaltfläche Neu berechnen Button Recalculate Manual.png auf der Symbolleiste Standard klicken. Sie können auch die Einstellungen ändern, um das Ergebnis neu zu berechnen.

Eingabe

Wählen Sie die Daten für die Diskriminanzanalyse aus.

Gruppe der Schulungsdaten Wählen Sie Daten aus einer Spalte aus, um eine Gruppe für die Schulungsdaten festzulegen.
Schulungsdaten Wählen Sie Daten aus, um die Schulungsdaten festzulegen.

Beachten Sie, dass die Anzahl der Zeilen der Gruppe der Schulungsdaten und Schulungsdaten gleich sein sollte, ansonsten werden nur Zeilen aus der Gruppe der Schulungsdaten, die den Schulungsdaten entsprechen, in die Analyse eingeschlossen.
Zugehörigkeit für Testdaten prognostizieren Legen Sie fest, ob die Zugehörigkeit für Testdaten vorhergesagt werden soll. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, wird das Bedienelement für die Testdaten gezeigt.
Testdaten Wählen Sie Daten aus, um die Testdaten festzulegen.

Beachten Sie, dass die Testdaten die gleiche Anzahl von Variablen wie die Schulungsdaten enthalten sollten.

Einstellungen

Legt die Einstellungen für die Diskriminanzanalyse fest.

A-priori-Zugehörigkeitswahrscheinlichkeit Wählen Sie den Typ der A-priori-Zugehörigkeitswahrscheinlichkeit für jede Gruppe. Origin unterstützt zwei Typen:
  • Gleich
A-priori-Zugehörigkeitswahrscheinlichkeiten sind für alle Gruppen gleich.
  • Proportional zur Gruppengröße
Die A-priori-Zugehörigkeitswahrscheinlichkeit für eine Gruppe ist proportional zu der Anzahl von Beobachtungen in der Gruppe.
Diskriminanzfunktion Wählen Sie die Methode zum Klassifizieren aus. Origin enthält zwei Methoden:
  • Linear
Die Lineare Diskriminanzfunktion wird verwendet. Die gepoolte Kovarianzmatrix innerhalb der Gruppe wird verwendet, um die Mahalanobis-Distanz zu berechnen.
  • Quadratisch
Die Quadratische Diskriminanzfunktion wird verwendet. Kovarianzmatrizen innerhalb der Gruppe werden verwendet, um die Mahalanobis-Distanz zu berechnen.

Weitere Einzelheiten finden Sie in dem Abschnitt zum Algorithmus der Diskriminanzfunktionen.
Kanonische Diskriminanzanalyse Legt fest, ob die Kanonische Diskriminanzanalyse durchgeführt wird. Wenn diese Option deaktiviert ist, sind auch der Zweig Kanonische Diskriminanzanalyse in der Gruppe Eigenschaften und das Kontrollkästchen Kanonisches Score-Diagramm in der Gruppe Diagramme nicht verfügbar.
Kreuzvalidierung Legen Sie fest, ob Schulungsdaten mit Hilfe der Methode Kreuzvalidierung klassifiziert werden.

Statistik

Legen Sie fest, ob statistische Analysen zu den Schulungsdaten durchgeführt werden, wie Deskriptive Statistik, Univariate ANOVA usw.

Deskriptive Statistik Legen Sie fest, ob eine Deskriptive Statistik für die Schulungsdaten durchgeführt wird, einschließlich Mittelwerte, Standardabweichungen für jede Variable in jeder Gruppe und insgesamt.
Deskriptive Matrizen Legen Sie fest, ob Kovarianzmatrix, Korrelationsmatrix und Gruppendistanzmatrizen (quadrierte Mahalanobis) der Schulungsdaten berechnet werden.
Univariate ANOVA Legen Sie fest, ob eine Univariate ANOVA für die Schulungsdaten durchgeführt wird, um die Differenz der Gruppenmittelwerte für jede Variable zu testen.
Gleichheitstest der Kovarianzmatrizen Legen Sie fest, ob der Gleichheitstest der Kovarianzmatrizen für die Schulungsdaten durchgeführt wird, um die Gleichheit der Kovarianzmatrizen innerhalb der Gruppe zu testen.
Gepoolte Kovarianz-/Korrelationsmatrix innerhalb von Gruppen Legen Sie fest, ob die gepoolte Kovarianzmatrix und Korrelationsmatrix innerhalb der Gruppe für die Schulungsdaten ausgegeben wird.
Kovarianzmatrizen innerhalb von Gruppen Legen Sie fest, ob die Kovarianzmatrizen für Schulungsdaten innerhalb der Gruppe ausgegeben werden.

Eigenschaften

Die Eigenschaften werden festgelegt, die in der Diskriminanzanalyse berechnet werden.

Koeffizienten der Diskriminanzfunktion Legen Sie fest, ob die Koeffizienten der Diskriminanzfunktion, einschließlich der konstanten und linearen Koeffizienten, berechnet werden. Dieses Kontrollkästchen ist nur verfügbar, wenn die Option Linear für die Diskriminanzfunktion gewählt wurde.
Kanonische Diskriminanzanalyse Dieser Zweig bestimmt, welche Eigenschaften in der kanonischen Diskriminanzanalyse berechnet werden. Folgende zwei Kontrollkästchen sind betroffen.
  • Kanonische Strukturmatrix
Legen Sie fest, ob die kanonische Strukturmatrix in der kanonische Diskriminanzanalyse berechnet wird.
  • Kanonische Koeffizienten
Legen Sie fest, ob die kanonischen Koeffizienten in der kanonischen Diskriminanzanalyse berechnet werden, einschließlich nicht standardisierter kanonischer Koeffizienten und standardisierter kanonischer Koeffizienten.
  • Kanonische Scores
Legt fest, ob kanonische Scores und kanonische Gruppenmittelwerte in der kanonischen Diskriminanzanalyse berechnet werden. Beachten Sie, dass, wenn Kanonisches Score-Diagramm in der Gruppe Diagramme aktiviert ist, es aktiviert und automatisch ausgeblendet ist.

Beachten Sie, dass Eigenwerte, Wilks' Lamba-Test standardmäßig in dem Ergebnis der kanonischen Diskriminanzanalyse enthalten ist.

Einzelheiten finden Sie in der Einführung in die Kanonische Diskriminanzanalyse.
Klassifizierungsergebnisse Dieser Zweig bestimmt, welche Eigenschaften in das Klassifizierungsergebnis der Schulungsdaten, der Testdaten und in das Kreuzvalidierungsergebnis der Schulungsdaten eingeschlossen werden. Folgende zwei Kontrollkästchen sind betroffen.
  • A-posteriori-Zugehörigkeitswahrscheinlichkeit
Legt fest, ob die A-posteriori-Zugehörigkeitswahrscheinlichkeit in dem Klassifizierungsergebnis für Beobachtungen der Schulungs- und Testdaten in verschiedenen Gruppen enthalten ist. Beachten Sie, dass, wenn Diagramm der Klassifizierungsanpassung in der Gruppe Diagramme aktiviert ist, ist es aktiviert und automatisch ausgeblendet.
  • Quadratische Mahalanobis-Distanz
Legt fest, ob die quadrierte Mahalanobis-Distanz in dem Klassifizierungsergebnis für Beobachtungen der Schulungs- und Testdaten in verschiedenen Gruppen enthalten ist.
  • Typikalitätsindex
Legt fest, ob der Typikalitätsindex in dem Klassifizierungsergebnis für Beobachtungen der Schulungs- und Testdaten in verschiedenen Gruppen enthalten ist.

Beachten Sie, dass die vorhergesagte Zugehörigkeit für jede Beobachtung standardmäßig in dem Klassifizierungsergebnis enthalten ist.

Einzelheiten finden Sie in der Einführung des Klassifizierungsergebnisses.
Klassifizierungszusammenfassung Legen Sie fest, ob das Klassifizierungsergebnis, einschließlich Beobachtungsanzahl in jeder vorhergesagten Gruppe, Fehlerrate für Schulungsdaten und Kreuzvalidierung der Schulungsdaten, zusammengefasst werden soll. Beachten Sie, dass, wenn Diagramm der Klassifizierungszusammenpassung in der Gruppe Diagramme aktiviert ist, es aktiviert und automatisch ausgeblendet ist.

Diagramme

Legt fest, ob die Diagramme in dem Bericht der Diskriminanzanalyse gezeigt werden.

Diagramm der Klassifizierungszusammenfassung Legt fest, ob das Diagramm der Klassifizierungszusammenfassung in dem Bericht aufgeführt wird, der die Quelle der vorhergesagten Gruppenmitglieder beinhaltet.
Diagramm der Klassifizierungsanpassung Legt fest, ob das Diagramm der Klassifizierungsanpassung in dem Bericht aufgeführt wird, der die A-posteriori-Zugehörigkeitswahrscheinlichkeit der Beobachtungen für die vorhergesagte Gruppe zeigt.
Kanonisches Score-Diagramm Legt fest, ob das Kanonische Score-Diagramm in dem Bericht enthalten ist, der die Scores der Beobachtungen in den ersten beiden kanonischen Variablen zeigt.

Ausgabe

Legen Sie das Ziel der Ausgabeergebnisse fest.

Bericht der Diskriminanzanalyse Legt das Blatt für den Diskriminanzanalysebericht fest. Der Standardwert ist ein neues Blatt in der Arbeitsmappe der Eingabedaten.
Klassifizierungsergebnis für Schulungsdaten Legt das Blatt für das Klassifizierungsergebnis der Schulungsdaten fest. Der Standardwert ist ein neues Blatt in der Arbeitsmappe der Eingabedaten. Beachten Sie, dass das Blatt nicht für die kanonische Diskriminanzanalyse erzeugt wird, wenn die Einstellung <optional> ausgewählt ist.
Klassifizierungsergebnis für Testdaten Legt das Blatt für das Klassifizierungsergebnis der Testdaten fest. Der Standardwert ist ein neues Blatt in der Arbeitsmappe der Eingabedaten. Beachten Sie, dass diese Option nicht verfügbar ist, wenn Zugehörigkeit für Testdaten prognostizieren in der Gruppe Eingabedaten deaktiviert ist.
Kanonische Scores Legt das Blatt für kanonische Scores fest. Der Standardwert ist ein neues Blatt in der Arbeitsmappe der Eingabedaten. Beachten Sie, dass diese Option nicht verfügbar ist, wenn weder Kanonische Scores im Zweig Kanonische Diskriminanzanalyse der Gruppe Eigenschaften noch Kanonisches Score-Diagramm in der Gruppe Diagramme aktiviert ist.
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