Analyse discriminante : scores de Fisher (comme SPSS)Analyse discriminante : scores de Fisher (comme SPSS)
Statistiques et analysesRe : Analyse discriminante : scores de Fisher (comme SPSS)Détail:
Occasionnellement, la R&D crée des segments de catégories de produits à partir d'un grand nombre de questions à l'aide d'une analyse par grappes.L'étape suivante consiste à utiliser l'analyse discriminante linéaire pas à pas (LDA) pour réduire le nombre de questions nécessaires pour prédire avec précision le segment de répondants.À partir de la sortie, nous avions l'habitude de fournir un ensemble de "Fisher's Scores" (en utilisant le langage SPSS) du modèle LDA aux fournisseurs de recherche afin qu'ils puissent créer un algorithme pour classer les répondants.(Soit n = nombre de répondants, k = nombre de questions dans le modèle LDA réduit et m = nombre de segments).En utilisant l'algèbre linéaire, cela nécessitait de multiplier la matrice de données du répondant nxk par la matrice de score de Fisher kxm (et de faire la somme sur k plus l'ordonnée à l'origine) pour calculer le score LDA pour chaque répondant par segment.Le segment avec le score le plus élevé a été attribué au répondant.Pourriez-vous produire une matrice de score de Fisher similaire (kxm, plus l'interception) pour les m segments dans le cadre de votre sortie ?
