Discriminant-Analysis
判別分析は明確な違いがある観測値を識別し、新たな観測値を以前組み分けしたグループに配置するために使用されます。この方法は生物学の種の分類や、医学的な腫瘍の分類、顔認識のテクノロジー、またクレジットカードや保険業界でリスクを割り出すのに使用されます。
判別分析には2つの大きな目的があります。
判別モデルには次の仮定があります。
正規性検定、共分散行列における相当性の検定とプールされた郡内の相関行列を使用して仮定を検証できます。詳しくは仮定をご覧ください。
判別関数を編集する情報、判別関数が良いかどうか判断する、または観測値を分類することについては結果の解釈ページをご覧ください。
結果の確認にはテストデータの結果、またはトレーニングデータの交差確認から判断できます。しかし上記の方法はサンプルサイズにより結果が変動しやすいので注意してください。サンプルサイズが小さい場合、結果の信頼性が損なわれる可能性があります。
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