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(PDF) Diskriminanzanalyse


In der obigen Grafik sind zwei Gruppen mit verschiedenen Varianzen gezeigt. Die flache Normalverteilung hat eine größere Varianz als die schmale, hohe. Man erkennt, wie die Varianz der Gruppe I die Normalverteilung der Gruppe II "unterläuft". Wenn nun in der Stichprobe beispielsweise x = 65 resultierte, müsste man die Samen als frisch einordnen, da die Wahrscheinlichkeitsdichte für Gruppe I größer ist als für Gruppe II.

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Die unabhängige Variable nennt man Einflussvariable oder Faktor :

Diskriminanzanalyse in English

Die lineare Diskriminanzanalyse betrachtet Objekte, die einer von mehreren gleichartigen Klassen angehören. Jedes Objekt hat bestimmte Ausprägungen von Merkmalen. Aus diesen Informationen findet dieses Verfahren die Grenzen zwischen den Klassen, um später Objekte unbekannter Klassenzugehörigkeit einer der Klassen zuordnen zu können.

Anschließend öffnet sich dadurch eine Dialogbox, in der Du die abhängige und die unabhängigen Variablen aus Deinem Datensatz auswählen kannst. Hier sind die unabhängigen Variablen „Monatseinkommen“ und „Wohnungskosten“, sowie als Gruppierungsvariable die Kreditwürdigkeit angegeben.

Im Bezug auf die Klassifizierung gibt es noch eine weitere Fragestellung die mit der Diskriminanzanalyse untersucht werden kann: „In welche Gruppen ist ein Objekt, dessen Gruppenzugehörigkeit nicht bekannt ist, aufgrund seiner Merkmalsausprägung einzuordnen?“ (ebd., ).

Als Varianzanalyse , kurz VA ( englisch analysis of variance , kurz ANOVA ), auch Streuungsanalyse oder Streuungszerlegung genannt, bezeichnet man eine große Gruppe datenanalytischer und strukturprüfender statistischer Verfahren, die zahlreiche unterschiedliche Anwendungen zulassen.

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