Лабораторна робота 13 дискримінантний аналіз. Виконання в пакеті statistica 6.0.

Початок роботи

У вікні переключення модулів STATISTICA Module Switcher виберемо зі списку Discriminant Analysis і натиснемо на кнопку Switch to.

Вхідні дані у вигляді таблиці потрібно розмістити у відповідному файлі. Пункт меню File /New Data дозволяє його створити.

Якщо у створюваній таблиці має бути більше стовпців чи рядків, ніж пропонується, то створити відповідні елементи можна за допомогою контекстного меню (права клавіша миші) командою Modify Variable(s) /Add, або Modify Case(s) /Add.

№	Навчаюча вибірка (фірми, які ухиляються від сплати податків)		Навчаюча вибірка (фірми, які не ухиляються від сплати податків)
	співвідношення «швидких активів» і поточних пасивів	співвідношення прибутку і прострочених платежів	співвідношення «швидких активів» і поточних пасивів	співвідношення прибутку і прострочених платежів
1	740	680	750	590
2	670	600	360	600
3	560	550	720	750
4	540	520	540	710
5	590	540	570	700
6	590	700	520	670
7	470	600	590	790
8	560	540	670	700
9	540	630	620	730
10	500	600	690	840
11	-	-	610	680
12	-	-	550	730
13	-	-	590	750
середнє	576, 0	596,0	598,5	710, 8

У створеній таблиці змінна Var3 набуває значення "1", якщо дана фірма ухилялася від податків, а "2" - не ухилялася.

Далі потрібно запустити на виконання саму процедуру дискримінан-тного аналізу (пункт меню Analysis).

У вікні, що з'являється при цьому, слід натиснути на кнопку Variables (Змінні), щоб визначити, за якими змінними має проводитись класифікація (independent variables) та яка змінна задає розбиття на групи (grouping variable).

У нашому випадку змінні, за якими має проводитись класифікація (independent variables) - це varl, var2, а змінна, яка задає розбиття на групи (grouping variable) - це var3.

Після натиснення на кнопку ОК відбувається повернення до вікна Model Definition. Варто залишити встановлений за замовчуванням метод Стандартний (Standard). Кнопка ОК запускає на виконання процедуру.

Вигляд класифікуючих функцій для обох груп можна встановити, використавши пункт меню Classification functions.

У нашому випадку отримуємо для першої групи

f₁ = 0, 0389 * var1 + 0,1209 * var2 – 48,0633;

для другої

f₂ = 0, 0346 * var1 + 0,1490 * var2 – 64,1622.

Ці функції можна використати, щоб встановити, до якої з виділених груп слід віднести нове спостереження. Для нового спостереження обчислюють значення класифікуючих функцій. Для якої з груп таке значення більше, до тієї групи і зараховують.

У нашому випадку нове спостереження - (740; 590). Підставивши у функції, отримуємо:

f₁ = 0, 0389 * 740 + 0,1209 * 590 - 48, 0633 = 52, 0537;

f₂ = 0, 0346 * 740 + 0,1490 * 590 - 64,1622 = 49, 3518.

Отже, це спостереження слід віднести до першої групи. Це означає, що є підстави для того, щоб діагностувати фірму, яку аналізують як фірму, яка в тій чи іншій формі ухиляється від сплати податків.

У вікні Posterior Probabilities можна побачити ймовірності того, що нове спостереження належить до існуючих груп (попередньо це спостереження занесли в таблицю останнім, без зазначення групи). Як бачимо, ймовірність того, що воно належить до першої групи - 0,903, а до другої - 0,097, що теж свідчить на користь гіпотези, що ця фірма, очевидно, ухиляється від сплати податків.