판별 분석

연속형 변수를 기반으로 분류 예측

판별 분석은 여러 연속형 변수의 관측값을 기반으로 그룹 또는 범주의 소속을 예측합니다. 특히 판별 분석은 알려진 연속형 반응(Y)을 기반으로 범주형 분류(X) 변수를 예측합니다. 판별 분석을 위한 데이터는 소속 그룹이 알려진 관측값 표본과 연속형 변수에 대한 값으로 구성됩니다.

예를 들어 기대 수익성에 따라 대출 신청인을 저금리 대출, 장기 대출 또는 대출 없음이라는 세 가지 대출 범주(X)로 분류하려고 할 수도 있습니다. 현재 급여, 현재 직장에서의 근무 기간, 나이 및 부채 부담과 같은 연속형 변수(Y)를 사용하여 개인에게 가장 유리한 대출 범주를 예측할 수 있습니다. 판별 분석을 사용하여 개인을 대출 범주로 분류하는 예측 모형을 생성할 수 있습니다.

판별 플랫폼의 기능은 다음과 같습니다.

• 잘 구별하는 변수를 선택하는 데 도움이 되는 단계별 선택 옵션

• 적합 방법 선택: 선형, 2차, 정규화 및 와이드 선형

• 정준 그림 및 오분류 요약

• 각 그룹에 대한 제곱 거리 및 판별 스코어

• 예측 거리와 확률을 데이터 테이블에 저장하는 옵션

그림 5.1 정준 그림 

목차

판별 플랫폼 개요

판별 분석의 예

판별 플랫폼 시작

단계별 변수 선택

판별 방법

공분산 축소

판별 분석 보고서

주성분

정준 그림 및 정준 구조

판별 스코어

스코어 요약

판별 분석 옵션

정준 상세 정보 표시

정준 구조 표시

새 수준 고려

판별 행렬 저장

JMP 및 JMP Pro에서 검증

판별 분석의 추가 예

3D 정준 그림의 예

단계별 변수 선택의 예

판별 플랫폼에 대한 통계 상세 정보

와이드 선형 알고리즘에 대한 통계 상세 정보

저장된 계산식에 대한 통계 상세 정보

다변량 검정에 대한 통계 상세 정보

근사 F-검정에 대한 통계 상세 정보

그룹 간 공분산 행렬에 대한 통계 상세 정보

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