КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ КОДЭИ

На экране появится стартовая панель модуля

Discriminant Function

Analysis (Анализ дискриминантных функций).

Нажимаем на кнопку

Variables (Переменные).

Открывается диалоговое окно выбора переменных. В левой части выбирается группирующие переменные, в правой – независимые

переменные. Имена переменных в левой и правой части не должны пересекаться. В данном примере в качестве группирующей переменной выбрана переменная Класс, а в качестве группирующих переменных X1–X4.

Нажимаем ОК.

Возвращаемся в окно

Discriminant Function Analysis

(Анализ дискриминантных функций). Ставим галочку в пункте

Advanced options

(Дополнительные опции).

Нажимаем ОК.

В диалоговом окне Model Definition предложен выбор метода выбора значимых переменных.

Method может быть задан

Standart (Стандартный),

Forward stepwise

(Пошаговый с включением) и

Backward stepwise

(Пошаговый с исключением).

Если выбран Standart

(Стандартный метод), то все переменные будут одновременно включены в модель.

В методе Forward stepwise

(Пошаговый с включением) на каждом шаге в модель выбирается переменная с наибольшим F – значением. Процедура заканчивается, когда все переменные, имеющие F – значение больше значения, указанного в поле F to enter (F - включить), вошли в модель.

Если выбран метод Backward stepwise (Пошаговый с исключением), то в уравнение будут включены все выбранные пользователем переменные, которые затем удаляются в зависимости от величины F – значения. Шаги заканчиваются, когда нет переменных, имеющих F –

значение меньше определенного пользователем в поле F to remove (F - исключить).

Если при проведении анализа пользователь хочет включить все переменные, то следует установить в поле F to enter (F - включить) очень маленькую величину, например 0.0001,

а в поле F to remove (F –

исключить) – 0.0.

Если же требуется исключить все переменные, то в поле F to enter (F - включить)

следует установить большое значение, например 0.9999, а в поле F to remove (F –

исключить) – 9998.

Поле Number of steps (число шагов) определяет максимальное число шагов анализа, по достижении которых процедура заканчивается.

Поле Tolerance

(Толерантность) позволяет исключить из модели неинформационные переменные. Значение толерантности вычисляется как 1-R2 - переменной со всеми другими переменными в модели. Если толерантность имеет значение меньшее, чем значение по умолчанию 0.01, то эта переменная признается не информативной и не включается в модель.