Análisis discriminante: puntajes de Fisher (como SPSS)Análisis discriminante: puntajes de Fisher (como SPSS)
Estadísticas y AnalíticaRe: Análisis discriminante: puntajes de Fisher (como SPSS)Detalle:
Ocasionalmente, I+D crea segmentos de categorías de productos a partir de una gran cantidad de preguntas mediante el análisis de conglomerados.El siguiente paso es utilizar el análisis discriminante lineal paso a paso (LDA) para reducir la cantidad de preguntas necesarias para predecir con precisión el segmento de encuestados.A partir del resultado, solíamos proporcionar un conjunto de "puntuaciones de Fisher" (usando el lenguaje SPSS) del modelo LDA para investigar a los proveedores para que pudieran crear un algoritmo para clasificar a los encuestados.(Sea n=número de encuestados, k=número de preguntas en el modelo LDA reducido y m=número de segmentos).Usando álgebra lineal, esto requería multiplicar la matriz de datos del encuestado nxk por la matriz de puntuación de Fisher kxm (y sumar k más el intercepto) para calcular la puntuación LDA para cada encuestado por segmento.El segmento con la puntuación más alta se le asignó al encuestado.¿Podría producir una matriz de puntaje de Fisher similar (kxm, más la intersección) para los m segmentos como parte de su salida?
