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Análisis discriminante

Construir un modelo estadístico basado en límites para predecir un resultado categórico (clasificar) en función de múltiples variables predictoras continuas.

Análisis discriminante

1. Desde una tabla de datos JMP ^® abierta, seleccione Analizar > Métodos multivariados > Discriminante .
2. Seleccione una o más variables continuas de Seleccionar columnas y haga clic en Y, Covariables (las variables continuas tienen triángulos azules).
3. Haga clic en una variable categórica de Seleccionar columnas y haga clic en X, Categorías (las variables nominales tienen barras rojas, las variables ordinales tienen barras verdes).
4. Haga clic en Aceptar. De forma predeterminada, JMP muestra la gráfica canónica y las puntuaciones discriminantes .

• La Trama canónica muestra los puntos y medias de mínimos cuadrados multivariados de las dos primeras variables canónicas que mejor separan los grupos.
• Los rayos Biplot en el gráfico canónico indican
  las direcciones de los predictores en el espacio canónico.
• El informe Puntuaciones discriminantes muestra información utilizada para clasificar cada fila de la tabla de datos.
• El informe Resúmenes de puntuaciones proporciona un resumen de las clasificaciones erróneas y tablas que tabulan el número y el porcentaje de casos clasificados correctamente e incorrectamente.

Consejos:

• JMP proporciona selección de variables por pasos y tres métodos discriminantes ( lineal , cuadrático y regularizado ).
• Haga clic en el triángulo rojo para seleccionar Selección de variable paso a paso, cambiar el método discriminante, mostrar detalles canónicos, especificar probabilidades previas, guardar resultados, personalizar gráficos o seleccionar otras opciones.
• Si se especifica una columna de validación en el cuadro de diálogo del modelo, la tabla Resúmenes de puntajes incluirá recuentos y tasas de clasificación errónea para las particiones de entrenamiento, validación (y prueba).

Iris.jmp (Help > Sample Data Folder)Iris.jmp (Ayuda > Carpeta de datos de muestra)

Visite Métodos multivariados > Análisis discriminante en la Ayuda de JMP para obtener más información.

Modelado estadístico avanzado