JMPにおける判別分析：誤分類の意味コンテキスト：
JMPで判別分析を実行すると、得点の概要に多数の「誤分類された観測値」が表示されます。ユーザーマニュアルのpdf "多変量メソッド"は以下を定義しています：
分類されていない番号 ：誤って分類された、指定されたセット内の観測数を提供します。
誤分類率 ：指定されたセット内で誤って分類された観測の割合を提供します。
プローブ（予測） ：観測の予測分類の推定確率。
質問
私にはわかりませんどのような確率でですあ観察はw エル分類されているかどうか 。言い換えれば、これは本当です方程式 "誤分類"の背後にある？
可能な答えは？
1）Prob（Pred）が適切に分類されているかどうかを定義した場合、それはどのように計算されますか？例えば、（多変量解析マニュアルの「保存された式」セクションを見ると）、それは「グループtのメンバーシップの事前確率q」または「yがグループに属する事後確率p（t | y）」から計算されますか。t "
あなたの答えてくれてありがとう
シモンズ：質問はより明確にするために編集されました
再：JMPの判別分析：誤分類の意味現在のバージョン（13）の場合は、助けて > 本 > 多変量メソッド 。見る第5章判別分析 。見る保存された数式最後のセクションでは、技術的な詳細 。
それ以前のバージョンでも、同様の方法で同じ効果があります。
再：JMPの判別分析：誤分類の意味親愛なるマーク、私の質問がはっきりしないならごめんね。DAは教師つき学習であることを私は知っています。私の質問はあなたが言うように「応答が一致する」場合どうやって計算されるかです。正確な方程式が必要です。再：JMPの判別分析：誤分類の意味判別分析は、教師あり学習 。あなたが提供する既知の応答トレーニングデータセットで。判別分析の結果は予測モデル 。の予測応答与えられた応答と比較されます。それらが一致しない場合、その観察は誤分類されていると見なされます。
