Многомерный анализ данных методами прикладной статистики

оперативная память, цена, время работы аккумулятора, диагональ дисплея - непрерывные предикторы. Нажим ас а Variables и выбираем значения переменных и предикатов (рис. 2.23). I Т-Модель I 2-Страна производигеж I Э-Год, выпуска I 4-Объем BHfleonaMgrw(f I 5'Вес(кг) ! 6-ПлатФорма 7-0перати8ная память(| 6-Цена(тыс.р>^б) Э-Время работы аккуму 10-Размер Аисплея(см1 Spread J Zoom j Spread [ Zoom | SpreadJ Zoom j Dependent; Caiegotical pred.: Conlinuous pfed: jTi pi ^ ^ jiTMO Рис. 2.23. Выбранные параметры Шаг 2. Анализ вклада перемен­ ных в дискриминацию между классами. Чтобы увидеть, как переменные разделяют две совокупности, вычисля­ ется дискриминантная функция. Посмот­ рим на коэффициенты дискриминант- ной функции, нажав на Standardized coefficients из вкладки Functions окна результатов (рис. 2.24). Делаем вывод, что первая дис­ криминантная функция взвешивается наиболее тяжело переменной Цена. Вывести можно не только стандар­ тизованные коэффициенты (рис. 2.25), но и исходные, нажав кнопку Исходные коэффициенты во вкладке функции. 64 1-Мойель 2-Страна произвоаигел! З'Гад выпуска 406ьем видeoлaмяги(^ 7'Операггивная память(| В-Цена(тью.руб) 3-Время работы аккуму 10-Размер дисплея(см) 11-Оценкаэксперта |1-Модель к-Страна производигел! 3-Год выпуска Cancel 5-Вес(кг] 6-ПлатФоома П-Оценкаэксперта Regiesion ie$idu4ls | Matrices j Report Quick Fundiorw | CasM ' Efectsj PtofHef fflffl Oasj tneans fc* secjictws [ Ш Oau stdevaUorwfoi ptedrctors | Chi'Squate lest » of sucesnve (o($ Standardized coeftcients 3 Raw coefncients £act« sliuctue coeficients Ш Clas $qtja{ed dster^es | Ш lesis ol ^rtficance of distances J ^ £]eisifca6on function coefictents | Щ Analysi sarnie clast^icelion 'utrs J * — ^ ^ i fn qptiom^ i Рис. 2.24. Окно результатов GDA