Метод пошагового отбора процедуры Дискриминантный анализ
Метод. Выберите статистику, которая будет использоваться для введения или удаления новых переменных. Возможными альтернативами являются лямбда Уилкса, необъясненная дисперсия, расстояние Махаланобиса, наименьшее F отношение и V Рао. Выбрав V Рао, можно задать минимальное приращение V, необходимое для включения переменной.
- Лямбда Уилкса. Метод отбора переменных в шаговом дискриминантном анализе, отбирающий переменные для ввода в уравнение на основании того, насколько они уменьшают значение "лямбда" Уилкса. На каждом шаге вводится переменная, минимизирующая это значение.
- Необъясненная дисперсия. На каждом шаге вводится переменная, минимизирующая сумму необъясненной изменчивости между группами.
- Расстояние Махаланобиса. Мера того, насколько значения наблюдений для независимых переменных отклоняются от среднего по всем наблюдениям. Большое расстояние Махаланобиса означает, что наблюдение содержит экстремальные значения в одной или более независимых переменных.
- Наименьшее F отношение. Метод отбора переменных в шаговом анализе, основанный на максимизации F-отношения, вычисленного по расстоянию Махаланобиса между группами.
- V Рао. Мера различий между групповыми средними. Также называется следом Лоули-Хотеллинга. На каждом шаге вводится та переменная, которая максимизирует прирост индекса V Рао. Выбрав этот параметр, введите минимальное значение, которое должна иметь переменная, чтобы быть включенной в анализ.
Критерии. Возможные альтернативы: Использовать F-значение и Использовать вероятность F. Введите значения для включения и удаления переменных.
- Использовать F-значение. Переменная вводится в модель, если ее F-значение превышает заданное значение включения, и исключается, если ее F-значение меньше значения исключения. Значение включения должно превосходить значение удаления, оба должны быть положительными. Если необходимо ввести в модель больше переменных, снизьте порог включения. Чтобы исключить из модели большее число переменных, увеличьте порог исключения.
- Использовать вероятность F. Переменная вводится в модель, если наблюдаемый уровень значимости ее F-значения меньше заданного порога включения, и исключается, если этот уровень значимости больше порога исключения. Порог включения должен быть меньше порога удаления, они оба должны быть положительными. Если необходимо включить в модель больше переменных, увеличьте порог включения. Чтобы исключить из модели большее число переменных, снизьте порог исключения.
Выводить. Отчет о шагах выводит статистики для всех переменных после каждого шага; F для попарных расстояний выводит матрицу попарных F-отношений для каждой пары групп.
Выбор параметров шагового отбора
Для этой функциональной возможности требуется модуль База статистики.
- Выберите в меню:
- Выберите Шаговый отбор и затем щелкните по Метод .