Entwickeln Sie ein auf Grenzen basierendes statistisches Modell, um ein kategoriales Ergebnis (Klassifizierung) als Funktion mehrerer kontinuierlicher Prädiktorvariablen vorherzusagen.
Diskriminanzanalyse
- Wählen Sie in einer geöffneten JMP® - Datentabelle Analysieren > Multivariate Methoden > Diskriminanzanalyse .
- Wählen Sie unter Spalten auswählen eine oder mehrere stetige Variablen aus und klicken Sie auf Y, Kovariaten (stetige Variablen sind mit blauen Dreiecken gekennzeichnet).
- Klicken Sie unter Spalten auswählen auf eine kategoriale Variable und klicken Sie auf X, Kategorien (nominale Variablen haben rote Balken, ordinale Variablen haben grüne Balken).
- Klicken Sie auf OK. Standardmäßig zeigt JMP das kanonische Diagramm und die Diskriminanzwerte an .
- Die Kanonische Handlung zeigt die Punkte und multivariaten Kleinste-Quadrate-Mittelwerte der ersten beiden kanonischen Variablen, die die Gruppen am besten trennen.
- Die Biplot-Strahlen im kanonischen Plot zeigen an
die Richtungen der Prädiktoren im kanonischen Raum.
- Der Diskriminanzwerte- Bericht zeigt Informationen an, die zur Klassifizierung jeder Zeile in der Datentabelle verwendet wurden.
- Der Bericht „Score Summaries“ bietet eine Übersicht über die Fehlklassifizierungen sowie Tabellen, in denen die Anzahl und der Prozentsatz der korrekt und falsch klassifizierten Fälle aufgeführt sind.
Tipps:
- JMP bietet eine schrittweise Variablenauswahl und drei Diskriminanzmethoden ( linear , quadratisch und regularisiert ).
- Klicken Sie auf das rote Dreieck , um die schrittweise Variablenauswahl auszuwählen, die Diskriminanzmethode zu ändern, kanonische Details anzuzeigen, A-priori-Wahrscheinlichkeiten anzugeben, Ergebnisse zu speichern, Diagramme anzupassen oder andere Optionen auszuwählen.
- Wenn im Modelldialog eine Validierungsspalte angegeben wird, enthält die Tabelle „Score Summaries“ die Anzahl und die Fehlklassifizierungsraten für die Trainings-, Validierungs- (und Test-)Partitionen.
Iris.jmp (Help > Sample Data Folder)Iris.jmp (Hilfe > Beispieldatenordner)
Besuchen Sie Multivariate Methoden > Diskriminanzanalyse in der JMP-Hilfe , um mehr zu erfahren.
