판별 분석: Fisher의 점수(예: SPSS)판별 분석: Fisher의 점수(예: SPSS)
통계 및 분석Re: 판별 분석: Fisher의 점수(예: SPSS)세부 사항:
때때로 R&D는 클러스터 분석을 사용하여 많은 질문에서 제품 범주 세그먼트를 생성합니다.다음 단계는 단계적 선형 판별 분석(LDA)을 사용하여 응답자 세그먼트를 정확하게 예측하는 데 필요한 질문 수를 줄이는 것입니다.결과에서 우리는 LDA 모델의 "Fisher's Score"(SPSS 언어 사용) 세트를 조사 공급자에게 제공하여 그들이 응답자를 분류하는 알고리즘을 생성할 수 있도록 했습니다.(n=응답자 수, k=축소된 LDA 모델의 질문 수, m=세그먼트 수라고 합시다.)선형 대수학을 사용하여 세그먼트별로 각 응답자에 대한 LDA 점수를 계산하기 위해 nxk 응답자 데이터 행렬에 kxm Fisher 점수 행렬을 곱하고 k에 대한 합산과 절편이 필요했습니다.가장 높은 점수를 받은 세그먼트가 응답자에게 할당되었습니다.출력의 일부로 m 세그먼트에 대해 유사한 Fisher's Score 행렬(kxm 및 절편)을 생성할 수 있습니까?
