Доброго всем времени суток!
Появилась необходимость разобраться с дискриминантным анализом в SPSS.
Нашла пример, который мне покоя не дает
http://lib.qrz.ru/node/11382
А разве корректно использовать дихотомические переменные в качестве факторов (независимых переменных)?
А если не корректно, то какой метод использовать для получения аналитического выражения для дискриминантной функции? Т.е. всякие нейронные сети или деревья классификации не годятся для решения поставленной задачи.
Полная версия этой страницы: Дискриминантный анализ при наличии дихотомических признаков
Цитата(Статистик @ 17.01.2018 - 22:06) 
Доброго всем времени суток!
Появилась необходимость разобраться с дискриминантным анализом в SPSS.
Нашла пример, который мне покоя не дает
http://lib.qrz.ru/node/11382
А разве корректно использовать дихотомические переменные в качестве факторов (независимых переменных)?
А если не корректно, то какой метод использовать для получения аналитического выражения для дискриминантной функции? Т.е. всякие нейронные сети или деревья классификации не годятся для решения поставленной задачи.
Появилась необходимость разобраться с дискриминантным анализом в SPSS.
Нашла пример, который мне покоя не дает
http://lib.qrz.ru/node/11382
А разве корректно использовать дихотомические переменные в качестве факторов (независимых переменных)?
А если не корректно, то какой метод использовать для получения аналитического выражения для дискриминантной функции? Т.е. всякие нейронные сети или деревья классификации не годятся для решения поставленной задачи.
Коллега,
!При наличии подобных переменных следует использовать метод логистической регрессии.
Подборку статей об этом методе читайте по адресу http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_0.htm
К сожалению в пакетах подобных SPSS, глубоко этот метод не реализовать.
Успеха!
Цитата(leo_biostat @ 17.01.2018 - 23:22)
Коллега, !
При наличии подобных переменных следует использовать метод логистической регрессии.
Подборку статей об этом методе читайте по адресу http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_0.htm
К сожалению в пакетах подобных SPSS, глубоко этот метод не реализовать.
Успеха!
!При наличии подобных переменных следует использовать метод логистической регрессии.
Подборку статей об этом методе читайте по адресу http://www.biometrica.tomsk.ru/logit_0.htm
К сожалению в пакетах подобных SPSS, глубоко этот метод не реализовать.
Успеха!
Спасибо, я так и думала, что нужна логистическая регрессия
Цитата(Статистик @ 17.01.2018 - 22:06)
Т.е. всякие нейронные сети или деревья классификации не годятся для решения поставленной задачи.
Как раз деревья классификации вполне корректно применять для любых признаков, в том числе номинальных или дихотомических. Только ответ будет не в виде аналитической функции, а в виде логической (логического предиката).
Что касается нейронных сетей - то их есть столько и разных,
что общий ответ - да, можно, но надо их правильно построить.
Для просмотра полной версии этой страницы, пожалуйста, пройдите по ссылке.