Многомерный анализ данных методами прикладной статистики

связанной с j-.ямбдой Уилкса; р - уровень значимости F-кри- терия для значения 0,0000. S ' t e p u l s e A x i a l y s i s - Step 2 ( F i n a l S t e p ) Number o f v a r i a b l e s i n c h e m o d e l : 2 l a s c v a r i a b l e e n t e r e d ; Vaarl F (l,"?) • 2,687814 p < , 1 4 5 1 t f i l k s ' Lainbda: ,0509148 a p p r o x . F (Z,7) = 65,24233 p •< , 0 0 0 0 [^| i | | Quick Advanced | Classification | Summary: Variables in the model j H Summary j Cancel j Ш : ^ ^ j ^ Oplions j И Distances between groups j f J I BuGtQLipl H Petform canonical analysis j Щ Stepwise analysis summary Рис. 2.12. Расширенные параметры окна результатов Значения статистики лямбда Уилкса лежат в интервале [0,1]. Значения статистики Уилкса, лежащей около О, свидетельствуют о хорошей дискриминации; а значения статистики Уилкса, лежа­ щие около 1 , - 0 плохой. По данным показателя Wilks' Lambda (значение лямбды Уилкса) и по значению F-критерия можно сде­ лать вывод, что данная классификация корректная, т.е. значение статистики /^-критерия; F(2,7) = 65,24233 больше табличного зна­ чения ^-распределения: F(2,7) = 9,34908, т.е. нулевая гипотеза о том, что наблюдения принадлежат к одному классу, отвергается. По­ этому дискриминантный анализ возможен. Нажмите вкладку Classification (рис. 2.13). В качестве проверки корректности обучающих выборок по­ смотрим результаты классификационной матрицьг, нажав кнопку 56