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名
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変数
名
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I/O
と
データ型
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デフォルト
値
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説明
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| トレーニングデータのグループ
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group
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入力
Range
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トレーニングデータのグループ指定のために列からデータを指定します。
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| トレーニングデータ
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var
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入力
Range
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<active>
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トレーニングデータを指定します。Origin 2020b以降、[Book]Sheet!(N1:N2) 形式の短縮構文を使用できます。ここで、N1は列の連続した範囲の開始の列番号、N2は終了の列番号です。[Book]Sheet!([Book]Sheet!N1:N2,[Book]Sheet!N3:N4) の形式の非連続データも使用できます。
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| テストデータの予測
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test
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入力
int
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0
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テストデータのメンバーシップを予測するかどうかを決定します。チェックを付ける(1)と、pvarを利用できます。
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| テストデータ
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pvar
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入力
Range
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テストデータを指定します。
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| 事前確率
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prior
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入力
int
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0
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各グループの事前確立のタイプを選択します。
オプションリスト：
- 等価
- 事前確率はすべてのグループで同じです。
- グループサイズに比例
- グループの事前確率は、グループ内の観測数に比例します。
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| 判別関数
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method
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入力
int
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0
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分類方法を選択します。
オプションリスト：
- 線形
- 線形判別関数を使用します。プールされたグループ内共分散行列は、マハラノビス距離を計算するために使用されます。
- 二次式
- 二次判別関数を使用します。グループ内共分散行列は、マハラノビス距離を計算するために使用されます。
詳細は、判別関数のアルゴリズムをご覧ください
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| 正準判別分析
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candisc
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入力
int
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1
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正準判別分析を実行する(1)かしない(0)かを指定します。
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| 交差確認
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cv
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入力
int
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0
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トレーニングデータを交差確認方法で分類する(1)かしない(0)か指定します。
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| 記述統計
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stat
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入力
int
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1
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平均、各グループの各変数の標準偏差、および合計を含むトレーニングデータに対する記述統計を実行するか（1）しないか（0）指定します。
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| 記述行列
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dmat
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入力
int
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0
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トレーニングデータの共分散行列、相関行列、グループ距離（二乗マハラノビス）行列を計算するか（1）しないか（0）を指定します。
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| 一変量分散分析
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anova
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入力
int
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0
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各変数のグループ平均の違いを検定するために、トレーニングデータに対して一変量の分散分析を実行するか（1）しないか（0）を指定します。
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| 共分散行列の相当性の検定
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equal
|
入力
int
|
0
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グループ内共分散行列の等価性を検定するために、トレーニングデータに対して共分散行列の相当性の検定を実行するか（1）しないか（0）を指定します。
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| プールされた群内の共分散/相関行列
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pcov
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入力
int
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0
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トレーニングデータのプールされたグループ内共分散行列と相関行列を出力するか（1）しないか（0）を指定します。
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| 郡内の共分散行列
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gcov
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入力
int
|
0
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トレーニングデータのグループ内共分散行列を出力するか（1）しないか（0）を指定します。
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| 判別関数の係数
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dcoeff
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入力
int
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0
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定数および線形係数を含む判別関数の係数を計算するか（1）しないか（0）を指定します。このオプションは手法が線形の場合のみ利用できます。
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| 正準判別行列
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cstruct
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入力
int
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0
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正準判別分析で正準構造行列を計算するか(1)しないか(0)を指定します。
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| 正準判別関数の係数
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ccoeff
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入力
int
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0
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正準判別分析で正規化されているのと正規化されていない、２つの正準判別関数の係数を計算するか(1)しないか(0)を指定します。
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| 正準判別関数のスコア
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cscore
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入力
int
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1
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正準判別分析で正準スコアおよび正準グループ平均を計算するか(1)しないか(0)を指定します。
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| 事後確率
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prob
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入力
int
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1
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異なるグループに属するトレーニングデータとテストデータの観測点の事後確率が分類結果に含めるか(1)含めないか(0)を指定します。
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| マハラビノスの平方距離
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dist
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入力
int
|
0
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異なるグループに属するトレーニングデータとテストデータの観測点のマハラノビスの平方距離を分類結果に含めるか(1)含めないか(0)を指定します。
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| 異型性インデックス
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ai
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入力
int
|
0
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異なるグループに属するトレーニングデータとテストデータの観測点の異型性インデックスを分類結果に含めるか(1)含めないか(0)を指定します。
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| 分類サマリー
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cstat
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入力
int
|
1
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各予測グループ内の観測データ数、トレーニングデータのエラー率、そしてトレーニングデータの交差確認を含む分類結果をまとめるか(1)まとめないか(0)を指定します。
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| 分類サマリープロット
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cplot
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入力
int
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0
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予想されたグループメンバーシップの元を含む分類サマリープロットを結果レポートに表示するか(1)しないか(0)を指定します。
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| 分類フィットプロット
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fplot
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入力
int
|
0
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観測データの予測グループの事後確率を含む分類フィットプロットを結果レポートに表示するか(1)しないか(0)を指定します。
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| 正準関数のスコアのプロット
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splot
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入力
int
|
1
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始めの2つの正準判別関数の係数内の観測データからスコアを表示する正準判別関数のスコアプロットを結果レポートに表示するか(1)しないか(0)を指定します。
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| 判別分析レポート
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rt
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出力
ReportTree
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<new>
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判別分析レポートのシートを指定します。
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| トレーニングデータの分類結果
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rdtrain
|
出力
ReportData
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<新規>
|
トレーニングデータの分類結果のためのシートを指定します。
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| テストデータの分類結果
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rdtest
|
出力
ReportData
|
<new>
|
テストデータの分類結果のためのシートを指定します。
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| 正準判別関数のスコア
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rdscore
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出力
ReportData
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<new>
|
正準判別関数のスコアのためのシートを指定します。
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| プロットデータ
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rdplot
|
出力
ReportData
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<new>
|
プロットデータのためのシートを指定します。これはダイアログでは表示されません。
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