Objetivos da análise discriminante
A análise discriminante é um ramo da estatística multivariada . O seu principal objectivo é prever a inclusão de um indivíduo em um grupo quando sua inclusão e um conjunto de observações sobre o grupo são conhecidos . Isso acontece através de um processo de discriminar uma variável observada contra os outros. O segundo objectivo é o de determinar a qualidade das variáveis observados no conjunto . Determinar qualidade variável ajuda a melhorar a análise ” margem de erro. Inclusão Grupo
A análise discriminante ” objeto primário é mais facilmente compreendida através do exemplo. Por exemplo, para prever a probabilidade de que alguém vai ser incluído em um grupo de recém-formados bem sucedidos na sua universidade , use o conjunto de observação conhecida de SAT , média de notas do ensino médio, ter um irmão mais velho na faculdade e classificação de classe .
variável qualidade
o objetivo secundário da análise discriminante é determinar a qualidade da variável utilizada em sua previsão primário. No nosso exemplo , uma vez que o tempo passou e você pode observar o grupo de recém-formados bem sucedidos , você pode modelar a sua teoria de previsão contra o resultado real . Você pode determinar quais variáveis foram melhores em prever a inclusão de sucesso de um indivíduo.
Controlando Predictive erro ao tentar
Retrospectivamente analisando a teoria preditiva contra os resultados reais cria um terceiro objetivo , melhorando o modelo de previsão para o futuro. Usando sua análise, você pode mostrar quais variáveis foram mais relevantes para o sucesso. No nosso exemplo, podemos determinar que ter um irmão mais velho na faculdade foi uma observação preditivo inútil. Podemos decidir deixá-lo fora do nosso próximo previsão ou incluir uma observação diferente.
