Diskriminanzanalyse: Fisher-Scores (wie SPSS)Diskriminanzanalyse: Fisher-Scores (wie SPSS)
Statistik und AnalytikBetreff: Diskriminanzanalyse: Fisher-Scores (wie SPSS)Detail:
Gelegentlich erstellt F&E mithilfe von Clusteranalysen Produktkategoriesegmente aus einer Vielzahl von Fragen.Der nächste Schritt besteht darin, die schrittweise lineare Diskriminanzanalyse (LDA) zu verwenden, um die Anzahl der Fragen zu reduzieren, die zur genauen Vorhersage des Befragtensegments erforderlich sind.Aus der Ausgabe stellten wir früher eine Reihe von "Fisher's Scores" (unter Verwendung der SPSS-Sprache) aus dem LDA-Modell zur Verfügung, um Lieferanten zu recherchieren, damit sie einen Algorithmus zur Klassifizierung der Befragten erstellen konnten.(N = Anzahl der Befragten, k = Anzahl der Fragen im reduzierten LDA-Modell und m = Anzahl der Segmente).Unter Verwendung linearer Algebra musste dazu die nxk-Datenmatrix der Befragten mit der kxm-Fisher-Score-Matrix multipliziert werden (und über k plus dem Schnittpunkt summiert werden), um den LDA-Score für jeden Befragten nach Segment zu berechnen.Das Segment mit der höchsten Punktzahl wurde dem Befragten zugeordnet.Könnten Sie eine ähnliche Fisher's Score-Matrix (kxm plus Intercept) für die m Segmente als Teil Ihrer Ausgabe erstellen?
