Многомерный анализ данных методами прикладной статистики

Classification matrix (Классификационная матрица) (рис. 2.14), предварительно выбрав Same for all groups (см, далее) в правой части окна Discriminant Function Analisis Results. S t e p w i s e A n a l y s i s - S t e p 2 ( F i n a l Step] Number o f v a r i a b l e s i n t h e m o d e l ; 2 Last, v a r i a b l e e n t e r e d : V a r l F (1,7) » 2,68*7814 p •< ,14S1 W i l k s ' Lambda: ,0509146 a p p r o x . F (2 ^7) » £ 5,24233 p < ,0000 Ifeil * ! Quick \ Advanced ClassificaVion j И Classification iunclions | • A priori dassificalion probabililies • (* Pfoporlional to gtQup sizes ' С Same for all groups ^ User defined ;• Score lo save for eachcase- i <• Save das^ication lor case [ ^ Save distance for case i ^ Save poslwior piob^ility lor case | Max. number of cases In a lUnnnnn" S single lesults spreadsheet: й Summati » j Cancel J Use selection condrtions to stuci Q • filasslfv seUoted oases nnlv b.eiect Щ Cfassificallan laalrix Щ1 Options j 1 ^ BiiGioup 1 Щ CJassificalion of cases И 1 Squared Ma^alanobis distances Щ Eo^ietior probabililies [ Щ Save scores Рис. 2.13. Параметры вкладки Classification Group Classification Matdx (Spteadshe Rows: Obsarvsd clossifications Columns: Piedictsd classificatio Peicent I низкий высокнй Cotrect 1 P-.60000 p= ,40000 низкий 100,00001 В 0 высокий 100.0000, 0 4 TotBl 100,0000; В 4 Рис. 2.14. Матрица классификации Из классификационной матрицы можно сделать вывод, что объекты были правильно отнесены экспертным способом к выде­ ленным группам. Если есть случаи, неправильно отнесенные к со­ ответствующим группам, можно посмотреть Classification of cases (Классификация случаев) (рис. 2.15). 57