3. Определение числа классов (групп) военнослужащих и их состава методом кластерного анализа (методом Уорда).

Рисунок 1. – Дендрограмма результатов классификации.

4.Подтверждение состава классов (групп) военнослужащих методом кластерного анализа (методом к-средних).

Респонденты

Класс __

Класс __

Класс __

Класс __

5. Заполнение графы «Класс» таблицы 1 полученными данными исследования.

6. Изучение основных характеристик классов ( дать краткое описание основных закономерностей).

Первый показатель – склонность к нарушению воинской дисциплины.

Второй показатель ‑ склонность к употреблению спиртных напитков.

Третий показатель – уровень мотивации к выполнению служебных обязанностей.

Четвертый показатель ‑ коммуникабельность (общительность)

7. Проведение дискриминантного анализа и построение функций классификации (по числу классов).

F₁ =_______________________________________

F₂ = _______________________________________

F₃ = _______________________________________

F₄ = _______________________________________

8. Соотнесение респондента к соответствующему классу по значению функции классификации.

F₁ =______ F₂ = ______ F₃ = ______ F₄ = ______

Так как _______________________________________________________

_______________________________________________________________

9. Подтверждение результата соотнесения респондента соответствующему классу дискриминантным анализом.

Респондент R_21 относится к классу ____.

7.Выводы

Подпись обучаемого

Оценка___________

Подпись преподавателя

Приложение 2.

Содержание файла Задание_МОП_9_3.doc

.Дискриминантный анализ Общие сведения

В чем заключается отличие кластерного и дискриминантного анализов?

Кластерный анализ предназначен для того, чтобы сгруппировать элементы в однородные группы (кластеры). Эта однородность определяется на основании признаков (факторов), которые включаются в качестве параметров кластерного анализа. Число групп заранее неизвестно. Нет результативного признака или зависимой переменной. Кластерный анализ часто используется для апостериорной сегментации рынка.

Дискриминантный анализ действует несколько иначе. Рассматривается некоторая "зависимая" переменная, определяющая наше мнение (мнение эксперта) относительно предстоящей группировки. Далее определяются линейные классификационные модели, которые позволяет "предсказать" поведение новых элементов в терминах зависимой переменной на основании измерения ряда независимых переменных (факторов, показателей), которыми они характеризуются.

Например, есть три уровня лояльности потребителя к определенной марке товара и есть измерения ряда показателей его стиля жизни. Строим линейные модели, в которых подстановка значений из стилевых переменных сможет дать ответ на вопрос о лояльности потребителя к данному товару. Эта модель более информативна, так как дает "силу влияния". Дискриминантный анализ используется в априорной сегментации рынка.