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*判別分析には、線型判別関数(linear discriminant function)による判別方法とマハラノビスの距離による判別方法の2種類がある。この2つの方法の違いはグループ間の境界線の入れ方にある。線型判別関数による方法の場合、境界線は直線であり、マハラノビスの距離による方法の場合には境界線は2次曲線となる。[1]
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判別分析には、線型判別関数(linear discriminant function)による判別方法とマハラノビスの距離による判別方法の2種類がある。この2つの方法の違いはグループ間の境界線の入れ方にある。線型判別関数による方法の場合、境界線は直線であり、マハラノビスの距離による方法の場合には境界線は2次曲線となる。[2]
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特性上グループが明らかに別れていることが分かっている場合、その原因をいくつかの1次結合で表現しようとする手法である。1次結合は集団に属する確率を示す。例えば顧客集団を好ましい・普通・好ましくないの3グループに分け、それぞれの集団の年齢、可処分所得や家族数で説明しようとする場合などはこの分析が有効である。[3]
  
  
 
= 関連事項 =
 
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#日本オペレーションズ・リサーチ学会編、「OR用語辞典」、日科技連出版社、2000
 
#日本オペレーションズ・リサーチ学会編、「OR用語辞典」、日科技連出版社、2000
 
#石村貞夫、D.アレン、「すぐわかる統計用語」、東京図書、1997
 
#石村貞夫、D.アレン、「すぐわかる統計用語」、東京図書、1997
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#山鳥忠司、「数学教室」

2015年11月15日 (日) 17:42時点における最新版

discriminant analysis

定義

判別分析には、線型判別関数(linear discriminant function)による判別方法とマハラノビスの距離による判別方法の2種類がある。この2つの方法の違いはグループ間の境界線の入れ方にある。線型判別関数による方法の場合、境界線は直線であり、マハラノビスの距離による方法の場合には境界線は2次曲線となる。[2]


分析の視点

特性上グループが明らかに別れていることが分かっている場合、その原因をいくつかの1次結合で表現しようとする手法である。1次結合は集団に属する確率を示す。例えば顧客集団を好ましい・普通・好ましくないの3グループに分け、それぞれの集団の年齢、可処分所得や家族数で説明しようとする場合などはこの分析が有効である。[3]


関連事項

  1. PI用語集


引用

  1. 日本オペレーションズ・リサーチ学会編、「OR用語辞典」、日科技連出版社、2000
  2. 石村貞夫、D.アレン、「すぐわかる統計用語」、東京図書、1997
  3. 山鳥忠司、「数学教室」