Многомерный анализ данных методами прикладной статистики

пользовать только значимые функции. Затем для каждой значащей функции следует рассмотреть стандартизованные коэффициенты бета на основе всех переменных дискриминантных функций. Чем больше стандартизованный коэффициент бета, тем большим явля­ ется относительный собственный вклад переменной в дискрими­ нацию, выполняемую соответствующей дискриминантной функ­ цией. В порядке получения отдельных «осмысленных» значений дискриминирующих функций можно также исследовать матрицу факторной структуры с корреляциями между переменными и дис- крими1шрующей функцией. В заключение необходимо посмот­ реть на средние для значимых дискриминирующих функций при определении функций и совокупности, между которыми проводят дискриминацию. Функции классификации не следует путать с дискримини­ рующими функциями. Функции классификации предназначены для определения того, к какой группе наиболее вероятно может быть отнесен каждый объект. Имеется столько же функций клас­ сификации, сколько и групп. Каждая функция позволяет для каж­ дого образца и каждой совокупности вычислить веса классифика­ ции по формуле; S. = с, + + w,,x, +... + (2.7) В формуле (2.7) индекс i обозначает соответствующую сово­ купность, а индексы 1, 2, т- т переменных; с, - константы для г-й совокупности; - веса для j-й переменной при вычислении показателя классификации для г-й совокупности; Xj - наблюдае­ мое значение для соответствующего образца у-й переменной. Ве­ личина 5, является результатом показателя классификации. Поэтому можно использовать функции классификации с це­ лью прямого вычисления показателя классификации для некото­ рых новых значений. 47