Pract_Meshalkina_Samsonova
.pdfОтчет 6 (продолжение). Дискриминантный анализ Студент Неизвестный Н.Н. Кафедра географии. Вариант 100.
Дата проверки: |
|
|
|
|
Подпись преподавателя: |
|
Классификационная функция |
|
|
|
|
||
Classification Functions; grouping: VAR2 (pc_kla.sta) |
|
|
||||
|
B |
A1 |
A2 |
A2B |
C |
|
|
p=,20000 |
p=,20000 |
p=,20000 |
p=,20000 |
p=,20000 |
|
C |
0,7 |
4,0 |
1,9 |
1,1 |
0,6 |
|
PHS |
89,8 |
85,3 |
87,2 |
91,4 |
95,0 |
|
IL |
1,4 |
-0,6 |
-1,0 |
0,4 |
1,8 |
|
G |
2,1 |
2,3 |
2,3 |
2,1 |
2,1 |
|
V |
41,7 |
72,5 |
76,9 |
55,7 |
35,2 |
|
Const |
-265,3 |
-232,1 |
-232,1 |
-254,0 |
-301,8 |
|
Классификационная матрица
Classification Matrix (pc_kla.sta)
Rows: Observed classifications - строки : Наблюдаемая классификация Columns: Predicted classifications - предсказания
|
Percent |
B |
A1 |
A2 |
A2B |
C |
|
Correct |
p=,20000 |
p=,20000 |
p=,20000 |
p=,20000 |
p=,20000 |
|
Процент |
правильной |
классификации |
|
|
|
B |
66,7 |
4 |
0 |
0 |
1 |
1 |
A1 |
66,7 |
0 |
4 |
2 |
0 |
0 |
A2 |
100,0 |
0 |
0 |
6 |
0 |
0 |
A2B |
100,0 |
0 |
0 |
0 |
6 |
0 |
C |
83,3 |
1 |
0 |
0 |
0 |
5 |
Total |
83,3 |
5 |
4 |
8 |
7 |
6 |
Апостеририорные вероятности
Posterior Probabilities (data_zan_5_6) Incorrect classifications are marked with *
|
|
Observed |
A1 |
A2 |
A2B |
B |
C |
|
1 |
A1 |
0,999084 |
0,000666 |
0,000247 |
0,000003 |
0,000000 |
|
2 |
A2 |
0,006776 |
0,930802 |
0,062290 |
0,000106 |
0,000025 |
|
3 |
A2B |
0,000001 |
0,001540 |
0,583571 |
0,313252 |
0,101636 |
|
4 |
B |
0,000000 |
0,000001 |
0,025817 |
0,721818 |
0,252364 |
|
5 |
C |
0,000000 |
0,000000 |
0,006276 |
0,335943 |
0,657782 |
|
6 |
A1 |
0,646745 |
0,353186 |
0,000069 |
0,000000 |
0,000000 |
|
7 |
A2 |
0,000120 |
0,991941 |
0,007922 |
0,000015 |
0,000001 |
|
8 |
A2B |
0,000203 |
0,381981 |
0,617606 |
0,000115 |
0,000096 |
* |
9 |
B |
0,000002 |
0,002368 |
0,484000 |
0,453401 |
0,060229 |
* 10 |
C |
0,000000 |
0,000240 |
0,568432 |
0,335546 |
0,095782 |
|
* |
11 |
A1 |
0,310134 |
0,294119 |
0,395648 |
0,000095 |
0,000004 |
12 |
A2 |
0,000487 |
0,949403 |
0,050101 |
0,000007 |
0,000001 |
|
13 |
A2B |
0,000002 |
0,005073 |
0,971755 |
0,007574 |
0,015596 |
|
* 14 |
B |
0,000000 |
0,000000 |
0,008140 |
0,062747 |
0,929113 |
|
15 |
C |
0,000000 |
0,000000 |
0,000348 |
0,402088 |
0,597565 |
|
16 |
A1 |
0,774727 |
0,196370 |
0,028784 |
0,000116 |
0,000003 |
|
17 |
A2 |
0,000224 |
0,989558 |
0,010217 |
0,000001 |
0,000000 |
|
18 |
A2B |
0,000070 |
0,004454 |
0,976331 |
0,017791 |
0,001354 |
|
19 |
B |
0,000000 |
0,000001 |
0,006878 |
0,887244 |
0,105877 |
|
20 |
C |
0,000000 |
0,000107 |
0,097017 |
0,041255 |
0,861621 |
|
21 |
A1 |
0,999998 |
0,000002 |
0,000000 |
0,000000 |
0,000000 |
|
22 |
A2 |
0,002868 |
0,995681 |
0,001452 |
0,000000 |
0,000000 |
|
* 23 |
A2B |
0,000005 |
0,001086 |
0,438781 |
0,470973 |
0,089154 |
|
24 |
B |
0,000000 |
0,000000 |
0,005690 |
0,821646 |
0,172664 |
|
25 |
C |
0,000000 |
0,000000 |
0,000971 |
0,216701 |
0,782328 |
|
26 |
A1 |
1,000000 |
0,000000 |
0,000000 |
0,000000 |
0,000000 |
|
27 |
A2 |
0,063304 |
0,931947 |
0,004747 |
0,000001 |
0,000000 |
|
28 |
A2B |
0,000242 |
0,019863 |
0,883921 |
0,079929 |
0,016046 |
|
29 |
B |
0,000000 |
0,000000 |
0,004779 |
0,924543 |
0,070678 |
|
30 |
C |
0,000000 |
0,000000 |
0,000444 |
0,076238 |
0,923319 |
|
81
Вопросы к теоретическому курсу
1.Понятие об испытании в многомерном статистическом анализе.
2.Многомерные случайные величины. Представление данных в формальном виде.
3.Этапы анализа исследуемой реальной системы.
4.План сбора исходной информации в почвоведении.
5.Первичная обработка данных.
6.Случайный вектор. Понятие ковариации.
7.Классификация типов данных и выбор способа анализа зависимостей.
8.Исследование зависимостей в случае многомерных данных.
9.Обобщение одномерных дисперсионных моделей на многомерный случай.
10.Разложение дисперсий при многомерном дисперсионном анализе.
11.Обобщение одномерных регрессионных моделей на многомерный случай.
12.Пошаговая регрессия
13.Статистическая значимость параметров регрессии и ее оценка.
14.Множественный и частный коэффициент корреляции.
15.Сходство и различие почвенных объектов.
16.Понятие расстояния между объектами. Виды расстояний.
17.Кластерный анализ. Иерархические схемы классификации.
18.Понятие о дискриминантном анализе.
19.Метод главных компонент.
20.Визуализация многомерных наблюдений.
82
ОГЛАВЛЕНИЕ: |
|
Занятие 1. Ввод данных. Описательная статистика (анализ единичной |
|
выборки). Анализ распределений. Гистограммы |
3 |
Вопросы к занятию 1 |
13 |
Занятие 2. Проверка гипотез о типе распределения. Сравнение средних |
14 |
Вопросы к занятию 2 |
20 |
Занятие 3. Двухфакторный дисперсионный анализ |
21 |
Вопросы к занятию 3 |
30 |
Занятие 4. Регрессионный анализ |
31 |
Вопросы к занятию 4 |
43 |
Занятие 5. Кластерный анализ |
44 |
Вопросы к занятию 5 |
53 |
Занятие 6 . Метод главных компонент и дискриминантный анализ |
54 |
Вопросы к занятию 6 |
67 |
Пример оформления отчета |
68 |
Вопросы к теоретическому курсу |
82 |
83
Юлия Львовна Мешалкина, Вера Петровна Самсонова
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА В ПОЧВОВЕДЕНИИ
Практикум
84