Analiza Discriminanta

Cuprins proiect Cum descarc?

1. Ce este si la ce se foloseste analiza discriminantului? 4
Definire 4
Conditii 4
Clasificare 4
Relatia analizei discriminantului cu regresia si ANOVA 5
Modelul de analiza a discriminantului 5
Statistici asociate cu analiza discriminantului 5
Presupunerile (conditiile)si datele 6
2. Conducerea analizei discriminantului 7
3. Prezentarea bazei de date 8
4. Exemplul 1 12
5. Exemplul 2 Un model cu patru grupe 27


Extras din proiect Cum descarc?

1. Ce este si la ce se foloseste analiza discriminantului?
Definire 
Analiza discriminantului este o tehnica pentru a analiza care caracteristici diferentiaza membrii unui grup. Analiza discriminantului are doua intrebuintari majore: estimare si intelegere. In scopul estimarii, analiza discriminantului furnizeaza o metoda simpla cu ajutorul careia putem determina in care grup este cel mai probabil ca o observatie sa se incadreze. Decat sa calculati probabilitatea unei distributii normale multivariate puteti doar sa calculati un index(valoarea unei functii) si sa-l comparati cu o valoare cutoff (limita). De exemplu un student promoveaza anul daca combinatia ponderata a mediei, numarului de credite si numarului de restante se situeaza peste o anumita valoare, care este cutoff-ul.
Ponderile din index indica impactul variabilelor: de exemplu numarul de restante poate avea o influenta mai mare decat media examenelor promovate.
Totusi procedura analizei discriminantului poate fi folosita deasemeni pentru:
" identificarea variabilelor ce sunt mai folositoare la diferentierea grupurilor;
" daca un set de variabile are rezultate la fel de bune ca celelalte;
" care grupuri se aseamana cel mai mult
" care cazuri sunt outlieri
Conditii
Analizarea datelor prin folosirea discriminantului se poate efectua numai atunci cand:
" criteriul sau variabila dependenta este categoriala 
si
" predictorul sau variabilele independente sunt de natura interval
De exemplu variabila dependenta ar putea fi alegerea pentru o bautura racoritoare: Coca-Cola, Fanta sau Sprite, iar variabilele independente ar putea fi: evaluari are caracteristicilor sucului: continut de zahar: scazut, mediu, ridicat, aroma, aciditate, etc.
Clasificare
Analiza discriminantului este clasificata in functie de numarul de categorii pe care le are variabila criteriu: daca are 2 categorii atunci avem analiza discriminantului pe doua grupe, daca are 3 sau mai multe atunci este vorba despre analiza multipla a discriminatului.
Relatia analizei discriminantului cu regresia si ANOVA
ANOVA Regresie Analiza discriminantului
Similaritati 
una 
una 
una
Nr. de variabile dependente 
Nr. de variabile independente 
multiple 
multiple 
multiple
Diferente 
de interval 
de interval 
categoriala
Natura variabilei dependente 
Natura variabilei dependente 
categoriala 
de interval 
de interval
Modelul de analiza a discriminantului:
Modelul de analiza a discriminantului implica combinatii liniare de urmatoarea forma:
D=b0 +b1X1 + b2X2 + b3X3 +....+ bkXk
D=valoarea discriminantului
b=coeficientii discriminatului sau ponderi
X=predictor sau variabila independenta
Coeficintii sau ponderile sunt astfel estimate incat grupurile sa difere la valoarea functiei discriminantului cat de mult posibil. Acesta se intampla cand raportul sumei de patrate intergrupe si cand raportul sumei de patrate intragrupe are nivelul maxim. Orice alta combinatie liniara a predictorilor va rezulta intr-o proportie mai mica.
Statistici asociate cu analiza discriminantului:
Urmatoarele sunt cele mai importante statistici asociate cu analiza discriminantului:
Canonical correlation - Corelatia canonica  masoara gradul de asociere dintre valorile discriminantului si grupuri. Este o masura a asocierii dintre functia simpla a discriminantului si setul de variabile binare care definesc incadrarea in grupuri.
Centroid- Centriodul este valoarea(valorile) medii ale scorurilor discriminantului pentru un grup particular. Exista atatia centroizi cate grupuri sunt, pentru ca exista cate unul pentru fiecare grup. Mediile pentru un grup asupra tuturor functiilor sunt centroizi de grup.
Classification matrix  matricea de clasificare  mai este denumita confusion sau prediction matrix  matrice de estimare  contine numarul de cazuri ce sunt corect clasificate si cele gretit clasificate. Cazurile corect clasificate apar pe diagonala, deoarece grupele estimate(predictionate) si cele reale sunt aceleasi. Elementele ce nu se regasesc pe diagonala reprezinta cazuri care au fost incorect clasificate. Suma elementelor de pe diagonala impartita la numarul total de cazuri reprezinta hit ratio- rata incadrarilor corecte.


Fisiere in arhiva (1):

  • Analiza Discriminanta.doc

Imagini din acest proiect Cum descarc?

Banii inapoi garantat!

Plateste in siguranta cu cardul bancar si beneficiezi de garantia 200% din partea Proiecte.ro.


Descarca aceast proiect cu doar 5 €

Simplu si rapid in doar 2 pasi: completezi adresa de email si platesti.

1. Numele, Prenumele si adresa de email:

Pe adresa de email specificata vei primi link-ul de descarcare, nr. comenzii si factura (la plata cu cardul). Daca nu gasesti email-ul, verifica si directoarele spam, junk sau toate mesajele.

2. Alege modalitatea de plata preferata:



* La pretul afisat se adauga 19% TVA.


Hopa sus!