Cтраница 1
Дискриминантный анализ помогает выявлять различия между группами и дает возможность классифицировать объекты по принципу максимального сходства. [1]
Дискриминантный анализ применяют для разделения ( классификации) выходного параметра на классы; используют в теории распознавания образов. Решение задачи дискриминантного анализа связано с ситуациями, когда выходной параметр имеет качественный характер. [2]
Дискриминантный анализ - это общий термин, относящийся к нескольким тесно связанным статистическим процедурам. В конкретных ситуациях не обязательно использовать все эти процедуры. [3]
Дискриминантный анализ работает при выполнении ряда предположений. [4]
Дискриминантный анализ может быть проведен и когда предположения о нормальности многомерного распределения и равенстве ковариационных матриц классов не выполняются. Задача при этом состоит в интерпретации результатов. И какое количество ошибок считается допустимым. В некоторых учебниках предлагаются возможные процедуры, но они приводят лишь к минимальным улучшениям, поскольку исходные отклонения не были большими. Конечно, нам трудно узнать, сколько ошибок было сделано в связи с конкретными нарушениями предположений. Однако здесь могут оказаться полезными некоторые статистики, не зависящие от этих предположений. [5]
Дискриминантный анализ работает при выполнении ряда предположений. [6]
Дискриминантный анализ позволяет проверить гипотезу о возможности классификации заданного множества объектов п, характеризуемых некоторым числом / переменных показателей х, на некоторое число классов или кластеров k, дать классификации вероятностную оценку. [7]
Дискриминантный анализ позволяет отнести объект, характеризующийся значениями т признаков, к одной из / совокупностей ( классов, групп), заданных своими распределениями. Предполагается, что / совокупностей заданы выборками ( называемыми обучаемыми), которые содержат информацию о статистических распределениях совокупностей в т - мерном пространстве признаков. [8]
Дискриминантный анализ применяют для разделения ( классификации) выходного параметра на классы; используют в теории распознавания образов. Решение задачи дискриминантного анализа связано с ситуациями, когда выходной параметр имеет качественный характер. [9]
Дискриминантный анализ обучающей выборки выполнен для двух случаев: дифференциальной диагностики поверхностных и глубоких ожогов и идентификации ожогов в соответствии с общепринятой в СССР классификацией. [10]
Применения дискриминантного анализа многочисленны. [11]
Сущность дискриминантного анализа близка к сущности регрессионного. Целью применения данного метода является аппроксимация распределения наблюдаемых объектов по значениям изучаемого качественного показателя. Для этого строится регрессионная функция по количественным факторным показателям таким образом, чтобы можно было найти определенное критическое значение ( дискриминант) данной функции, которое отмечает границу распределения по качественному показателю. [12]
Проблемы дискриминантного анализа в основном концентрируются вокруг построения линейной дискриминантной функции. [13]
В дискриминантном анализе чаще используется непосредственно матрица Т, тем не менее в статистической литературе более распространена ковариационная матрица. [14]
Данные методы дискриминантного анализа аналогичны методам множественной регрессии. Если групп несколько, то можно представить себе, что вначале строится дискриминация между группами 1 и 2, затем между 2 и 3, и так далее. [15]