Многомерный анализ данных методами прикладной статистики

Высокий = «производительность»* 1,3899 + + «Рентабельность»*3,3921 - 56,2508. Замечание' функции классификации будут отличаться, если будет разное количество данных. Чтобы данное предприятие отнести к одному из двух клас­ сов, формально следует подставить эти значения в приведенные формулы и вычислить классификационные значения «Низкий» и «Высокий». Новое предприятие относится к тому классу, для которого классификационное значение максимально. Нажмите кнопку Квадрат расстояния Махаланобиса (Squared Mahalanobis distance) и увидите таблицу с квадратами Махалано­ биса от точек (случаев) до центра групп (рис. 2.19). Case Squared Mahalanobis Distances from Group Cei incorrect classifications are marl<ed witii * Observed Classif. низ ки £ =,60000 высокий p= ,40000 низкий! 3.190531 84,290^ вь |СОКИЙ !|4,Ю1Э9:' "4,13245' высокий SI .25752 1,39501 высокий; 78,03901' 2.22515 ниа KHi; " Oj llPII^•И низкий! 0,34936; 55,62С62 низкий 1,37949] 49»59?,43 низкий; 1,46257 44,96395 низкий} 0,10516: 65.89379 высокий: 44|53035i 1.57353 Рис. 2.19. Расстояния Махаланобиса Случай относится к группе, до которой расстояние Махала­ нобиса минимально. 2.5. Обобще нный ди с криминан т ный анализ Дана таблица, содержащая информацию об известных ноут­ буках (например, файл MS Excel Ноутбуки.xls). Для каждого ноут­ бука определена переменная «экспертная оценка», которая отра- 61