Интерпретация Дискриминантного анализа Опции

[klavdia]

Здравствуйте, так получилось, что мне понадобилась ещё помощь:) Я провела дискриминантный анализ. (В основном использовала шаги, которые описаны в книги А.Д. Наследова)
Однако, у меня получились странные результаты, у меня было много переменных, но они все вошли в одну дискриминатную функцию. Это нормально или нет?
И как тогда трактовать результаты? Если смотреть Функции в центройдах групп ,то видно что это одна функции больше нагружает 1-ую группу моей зависимой переменной(всего 2 градации)

Корректно ли интерпретировать т.о: Чем больше у меня индекс поленезависимости(6,73) и меньше коммуникативный потенциал (-7,42) тем более вероятно что объект принадлежит к первой группе?
У меня файл не прикрепляет почему-то. Залила на обменник
http://rghost.ru/6JPvwmWXy

Сообщение отредактировал klavdia - 26.03.2015 - 18:51

[klavdia]

Ещё немного консультации:))
Мы видим расстояние от 0 до 25. Например, наблюдения с 128-133 достаточно рядышком скучковались в 3 кластера. Но к кластеру 128-126 примыкает наблюдение 139 на расстояние 16. Можно ли говорить, что эти 3 наблюдения 128,126,139 схожи, близки? Если да, то как его правильно интерпретировать? 139 наблюдение далеко стоит.

ну и ещё 74 и 75 наблюдение объединились в кластер. Расстояние где-то 12. Можно ли по расстоянию говорить о силе связи?

И наконец 104 наблюдение объединилось с рядом классов кластеров это нормально или нет?

Прикрепленные файлы

 класт.zip ( 64,03 килобайт ) Кол-во скачиваний: 288

 

[p2004r]

Ещё немного консультации:))
Мы видим расстояние от 0 до 25. Например, наблюдения с 128-133 достаточно рядышком скучковались в 3 кластера. Но к кластеру 128-126 примыкает наблюдение 139 на расстояние 16. Можно ли говорить, что эти 3 наблюдения 128,126,139 схожи, близки? Если да, то как его правильно интерпретировать? 139 наблюдение далеко стоит.

ну и ещё 74 и 75 наблюдение объединились в кластер. Расстояние где-то 12. Можно ли по расстоянию говорить о силе связи?

И наконец 104 наблюдение объединилось с рядом классов кластеров это нормально или нет?

1) Паковать картинку в эксель, потом паковать эксель в зип вовсе не обязательно, поскольку форум прекрасно поддерживает присоединение картинок. И у такого способа есть еще одно достоинство -- картинка сразу видна Вот данные для построения картинки в виде экселя завернутого в zip выложить бы следовало.

2) Вот так вот лихо взять и "засунуть" транспонированную таблицу с данными и получить корректную картину нельзя. Люди напрягаются и пишут целые пакеты:

Код

     Ascendant hierarchical clustering of a set of variables.
     Variables can be quantitative, qualitative or a mixture of both.
     The aggregation criterion is the decrease in homogeneity for the
     cluster being merged. The homogeneity of a cluster is the sum of
     the correlation ratio (for qualitative variables) and the squared
     correlation (for quantitative variables) between the variables and
     the center of the cluster which is the first principal component
     of PCAmix. PCAmix is defined for a mixture of qualitative and
     quantitative variables and includes ordinary principal component
     analysis (PCA) and multiple correspondence analysis (MCA) as
     special cases. Missing values are replaced by means for
     quantitative variables and by zeros in the indicator matrix for
     qualitative variables.

Вот Вы что использовали для получения этой картинки?