[판별함수]판별함수 분석(Discriminant Function Analysis)

소개

판별함수 분석(Discriminant Function Analysis)

목차

판별함수 분석(Discriminant Function Analysis)
■ 판별함수
■ 판별분석과 중다회귀분석, MANOVA와의 차이점
Ⅰ. 판별함수분석의 기초
■ 판별함수 유도

Ⅱ. 판별함수분석의 사용목적

ꊱ 예측의 유의성 검증(판별함수모형의 검증)
ꊲ 유의미한 판별함수의 수 결정
ꊳ 산출된 판별함수의 의미해석
ꊴ 예측변인의 상대적 중요도를 평가(개별IV의 효과검증)
ꊵ 연합의 강도파악(설명변량의 파악)
ꊶ 분류의 적절성 평가
ꊷ 공변인의 포함한 예측의 유의성을 밝힘

Ⅲ. 판별함수의 기본가정

ꊱ 가장 작은 집단의 사례수는 최소한 예측변인의 수룰 초과해야 한다
ꊲ 다변량 정상성을 따라야 한다
ꊳ 변량-공변량 행렬의 동질성을 확보
ꊴ 예측요인의 모든 쌍이 선형적 관계에 있는지 검증
ꊵ 지나친 다중공선성이 없어야 한다.

본문내용

▶집단 A의 센트로이드와 집단 B의 센트로이드간의 거리가 멀어질수록 판별함수의 판별력은 증가.
▶절편(Β0)의 방향 : 판별함수의 분포중심(집단 A와 집단 B의 중심 : 두 변인의 가중치 즉, 선형조합의 평균)이 X2축에 걸리면 양(+)이 되고, X1에 걸리면 음(-)이 된다.
▶집단 A와 B에 대한 두 개의 또 다른 분포 즉, 독립변인을 사용된 수입(X1)과 계좌잔고(X2)의 분포가 존재하는데, 만일 집단A와 B를 독립변인으로 하고 수입과 계좌잔고를 종속변인으로 하면 두 개의 변량분포 형성. 따라서 새롭게 만들어진 판별함수의 분포는 수입과 계좌잔고의 분포가 선형

참고자료

· 없음