<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />안녕,
여기 쉬운 것이 있습니다. 설치류 두개골 그룹이 있습니다. 그들은 지리적 영역이기도 한 여러 명명된 그룹에 속해 있습니다. 한 그룹은 "알 수 없음"으로 분류됩니다. 메트릭 데이터가 있고 판별 분석과 Canonical 1 및 2 점수 플롯을 사용했습니다. 그리고 Discriminant Scores 테이블의 값을 사용하여 예측을 표시합니다.
범주형 데이터도 있습니다. 간단히 말해서 신경과 정맥을 위한 두개골의 구멍 수와 같은 것입니다. 지리적으로 2개에서 4개까지 다양합니다(예: 한쪽은 1개, 다른 쪽은 이중 구멍). Fit Y by X 분석에서 데이터를 보고 있습니다. 이것은 각 변수에 대한 Mosaic Plots 및 카이 제곱 테스트를 보여줍니다. 내 단계를 다시 추적해야 하지만 일부 명령은 평균을 학생 t 테스트와 비교하여 통계적으로 다른 그룹에 A, b, C 등의 레이블이 지정되도록 합니다. 거기에 있는 조언을 주시면 감사하겠습니다.
그러나 이러한 범주형 변수에서 미지의 그룹을 분류하기 위한 통계적으로 유효한 테스트를 찾고 싶습니다. 또는 적어도 개인이 아닌 그룹으로서 가장 큰 유사성을 제안하는 표를 만드십시오. 클러스터링 방법이 있다는 것을 알고 있지만 개인이 아닌 그룹에 대해 이것을 사용하는 방법이 명확하지 않습니다.
감사해요,
크리스
사용 중인 JMP 버전에 따라 다릅니다. 다중 대응 분석이 사용하려는 기술일 수 있습니다.
보다 수동적인 접근 방식은 다음과 같습니다.
- 그룹 열을 기준으로 점에 레이블을 지정합니다.
- 클러스터 분석을 수행합니다.
- 핫스팟에서 색상 클러스터를 켭니다.
- 핫스팟에서 별자리 플롯(선택 사항)을 켭니다.
- 알려진 그룹이 거의 모두 같은 색상이 될 때까지 클러스터 수를 변경합니다. 알려지지 않은 그룹이 그룹 내에 있거나 알려진 그룹과 동일한 분기에 있기를 바랍니다.
- 핫스팟의 저장 옵션에는 별자리 좌표, 거리 매트릭스 및 클러스터 공식이 포함됩니다.
이 점수 중 하나가 테스트에 적합한 기준이 될 수 있습니까?
