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PROGRAMA DE AULA Pesos discriminantes Cargas discriminantes Eigenvalue Correlação canônica Coeficientes de Fisher Escore de corte Matriz de classificação Precisão da classificação PESOS DISCRIMINANTES PESOS DISCRIMINANTES (COEFIC. DA FUNÇÃO DISCRIMINANTE PADRONIZADOS) CONTRIBUIÇÃO RELATIVA DE CADA VARIÁVEL INDEPENDENTE PARA A FUNÇÃO DISCRIMINANTE (SINAL DESCONSIDERADO) ANÁLISE PREJUDICADA SE HOUVER MULTICOLINEARIDADE StandardizedCanonical DiscriminantFunctionCoefficients Function 1 PETALLEN 0,939 PETALWID 0,779 SEPALLEN -0,537 SEPALWID -0,460 PESOS DISCRIMINANTES PETALLEN 0,939 PETALWID 0,779 SEPALLEN -0,537 SEPALWID -0,460 CARGAS DISCRIMINANTES CORRELAÇÃO ENTRE FUNÇÃO DISCR. PADRONIZADA E VARIÁVEIS INDEPENDENTES : CORRELAÇÃO ENTRE OS ESCORES DISCRIMINANTES PADRONIZADOS E CADA VARIÁVEL INDEPENDENTE A HIERARQUIA DO PODER DISCRIMINANTE DAS VARIÁVEIS É A MESMA OBTIDA PELA ESTATÍSTICA WILKS’ LAMBDA EXEMPLO StructureMatrix Function 1 PETALWID 0,775 PETALLEN 0,670 SEPALLEN 0,293 SEPALWID 0,164 HIERARQUIA DAS VARIÁVEIS PETALWID, PETALLEN, SEPALLEN, SEPALWID CARGAS DISCRIMINANTES CORRELAÇÃO ENTRE OS ESCORES DISCRIMINANTES E CADA VARIÁVEL INDEPENDENTE CORRELAÇÕES ALTAS A V. INDEP. DISCRIMINA OS GRUPOS CORRELAÇÕES BAIXAS A V. INDEP. NÃO DISCRIMINA OS GRUPOS EIGENVALUE EIGENVALUE ALTO IMPLICA BOAS FUNÇÕES DE DISCRIMINAÇÃO EXEMPLO Eigenvalue = 3,60 Como só há dois grupos de flores neste estudo, obteve-se apenas uma função discriminante. A análise do eigenvalue se torna interessante quando há mais de 2 grupos e mais de uma função discriminante. CORRELAÇÃO CANÔNICA C.CANÔNICA : MEDE A EFICIÊNCIA DO MODELO DISCRIMINANTE Wilks’Lambda no final do stepwise = 0,217 CORR. CANON = 0,8847 0,217 + (0,8847)2 = 1 COEFICIENTE DE CLASSIFICAÇÃO DE FISHER PODEM SER USADOS PARA CLASSIFICAÇÃO HÁ UM CONJUNTO DE COEFICIENTES PARA CADA GRUPO CADA CASO SERÁ CLASSIFICADO NO GRUPO ONDE O ESCORE DISCRIMINANTE FOR MAIOR EXEMPLO Neste estudo, cada flor pesquisada terá seus dados aplicados na função 1 e na função 2. O resultado maior do cálculo indicará a previsão do grupo em que esta flor deverá ser classificada. DETERMINAÇÃO DO ESCORE DE CORTE GRUPOS DE MESMO TAMANHO Outra forma de classificar a flor em um dos grupos é a comparação do seu escore não padronizado com o escore de corte. Se os grupos tivessem o mesmo tamanho, o escore de corte seria zero. DETERMINAÇÃO DO ESCORE DE CORTE GRUPOS DE TAMANHOS DIFERENTES FunctionsatGroupCentroids Function Tam. Gpo ZCE IRISTYPE 1 1 -1,8978 49 -0,038 2 1,8598 50 MATRIZ DE CLASSIFICAÇÃO GRUPO PREVISTO 1 2 G. REAL 1 N1 N2 2 N3 N4 % CLASSIF. CORRETAS = EXEMPLO PRECISÃO DA CLASSIFICAÇÃO PELO CRITÉRIO DO ACASO GRUPOS DE MESMO TAMANHO Exemplo: se há 2 grupos, a classificação dos elementos nos grupos pelo critério do acaso acertaria 50%. Portanto, o modelo discriminante deve acertar mais do que 50% das classificações dos elementos nos grupos. Exemplo: se há 3 grupos, a classificação dos elementos nos grupos pelo critério do acaso acertaria 33%. Portanto, o modelo discriminante deve acertar mais do que 33% das classificações dos elementos nos grupos. PRECISÃO DA CLASSIFICAÇÃO PELO CRITÉRIO DO ACASO GRUPOS DE TAMANHOS DIFERENTES critério da probabilidade máxima Exemplo: se o grupo maior representa 60% da amostra, o modelo discriminante deve acertar mais do que 60% das classificações dos elementos nos grupos. critério probabilidade proporcional Exemplo: se p = 0,3 e 1 - p = 0,7, o modelo discriminante deve acertar mais do que 0,32 + 0,72 = 0,58 Plan1 Variables in the Analysis Step Tolerance F to Remove Wilks' Lambda 1 PETALLEN 1 1216.098674425 2 PETALLEN 0.867 1123.947 0.604 SEPALWID 0.867 39.755 0.057 3 PETALLEN 0.750 40.058 0.039 SEPALWID 0.758 50.668 0.042 PETALWID 0.680 34.364 0.037 4 PETALLEN 0.375 36.219 0.035 SEPALWID 0.617 20.714 0.030 PETALWID 0.660 24.822 0.031 SEPALLEN 0.356 4.587 0.025 Step Number of Variables Wilks' Lambda Sig. 1 1 0.057 0.000 2 2 0.037 0.000 3 3 0.025 0.000 4 4 0.023 0.000 Eigenvalues Function Eigenvalue % of Variance Cumulative % 1 32.7539907728 99.1721424134 99.1721424134 2 0.2734199251 0.8278575866 100 a First 2 canonical discriminant functions were used in the analysis. Mean Std. Dev IRISTYPE Pooled Within-Groups Matrices - Correlation 1 PETALLEN 42.7959183673 4.537 PETALLEN PETALWID SEPALLEN SEPALWID PETALWID 13.3265306122 1.941 PETALLEN 1.000 0.484 0.813 0.457 SEPALLEN 59.5510204082 5.033 PETALWID 0.484 1.000 0.364 0.574 SEPALWID 27.7959183673 3.096 SEPALLEN 0.813 0.364 1.000 0.473 2 PETALLEN 55.52 5.519 SEPALWID 0.457 0.574 0.473 1.000 PETALWID 20.26 2.747 SEPALLEN 65.88 6.359 SEPALWID 29.74 3.225 Tests of Equality of Group Means Total PETALLEN 49.2222222222 8.136 Wilks' Lambda F Sig. PETALWID 16.8282828283 4.214 PETALLEN 0.382 156.685 0 SEPALLEN 62.7474747475 6.538 PETALWID 0.316 209.666 0 SEPALWID 28.7777777778 3.294 SEPALLEN 0.763 30.073 0.0000003306 SEPALWID 0.912 9.357 0.0028714169 Plan2 Plan3 Plan1 Variables in the Analysis Step Tolerance F to Remove Wilks' Lambda 1 PETALLEN 1 1216.098674425 2 PETALLEN 0.867 1123.947 0.604 SEPALWID 0.867 39.755 0.057 3 PETALLEN 0.750 40.058 0.039 SEPALWID 0.758 50.668 0.042 PETALWID 0.680 34.364 0.037 4 PETALLEN 0.375 36.219 0.035 SEPALWID 0.617 20.714 0.030 PETALWID 0.660 24.822 0.031 SEPALLEN 0.356 4.587 0.025 Step Number of Variables Wilks' Lambda Sig. 1 1 0.057 0.000 2 2 0.037 0.000 3 3 0.025 0.000 4 4 0.023 0.000 Eigenvalues Function Eigenvalue % of Variance Cumulative % 1 32.7539907728 99.1721424134 99.1721424134 2 0.2734199251 0.8278575866 100 a First 2 canonical discriminant functions were used in the analysis. Mean Std. Dev IRISTYPE Pooled Within-Groups Matrices - Correlation 1 PETALLEN 42.7959183673 4.537 PETALLEN PETALWID SEPALLEN SEPALWID PETALWID 13.3265306122 1.941 PETALLEN 1.000 0.484 0.813 0.457 SEPALLEN 59.5510204082 5.033 PETALWID 0.484 1.000 0.364 0.574 SEPALWID 27.7959183673 3.096 SEPALLEN 0.813 0.364 1.000 0.473 2 PETALLEN 55.52 5.519 SEPALWID 0.457 0.574 0.473 1.000 PETALWID 20.26 2.747 SEPALLEN 65.88 6.359 SEPALWID 29.74 3.225 Tests of Equality of Group Means Total PETALLEN 49.2222222222 8.136 Wilks' Lambda F Sig. PETALWID 16.8282828283 4.214 PETALLEN 0.382 156.685 0 SEPALLEN 62.7474747475 6.538 PETALWID 0.316 209.666 0 SEPALWID 28.7777777778 3.294 SEPALLEN 0.763 30.073 0.0000003306 SEPALWID 0.912 9.357 0.0028714169 Box's M 35.8769355421 F Approx. 3.4278306005 df1 10 df2 44940.0760735144 Sig. 0.0001661527 Tests null hypothesis of equal population covariance matrices Entered Wilks' Lambda Statistic Step Sig. 1 PETALWID 0.316 0 2 SEPALWID 0.279 0 3 PETALLEN 0.234 0 4 SEPALLEN 0.217 0 At each step, the variable that minimizes the overall Wilks' Lambda is entered. Eigenvalues Function Eigenvalue % of Variance Cumulative % Canonical Correlation 1 3.6023244138 100 100 0.8847137896 Plan2 Plan3 Plan1Variables in the Analysis Step Tolerance F to Remove Wilks' Lambda 1 PETALLEN 1 1216.098674425 2 PETALLEN 0.867 1123.947 0.604 SEPALWID 0.867 39.755 0.057 3 PETALLEN 0.750 40.058 0.039 SEPALWID 0.758 50.668 0.042 PETALWID 0.680 34.364 0.037 4 PETALLEN 0.375 36.219 0.035 SEPALWID 0.617 20.714 0.030 PETALWID 0.660 24.822 0.031 SEPALLEN 0.356 4.587 0.025 Step Number of Variables Wilks' Lambda Sig. 1 1 0.057 0.000 2 2 0.037 0.000 3 3 0.025 0.000 4 4 0.023 0.000 Eigenvalues Function Eigenvalue % of Variance Cumulative % 1 32.7539907728 99.1721424134 99.1721424134 2 0.2734199251 0.8278575866 100 a First 2 canonical discriminant functions were used in the analysis. Mean Std. Dev IRISTYPE Pooled Within-Groups Matrices - Correlation 1 PETALLEN 42.7959183673 4.537 PETALLEN PETALWID SEPALLEN SEPALWID PETALWID 13.3265306122 1.941 PETALLEN 1.000 0.484 0.813 0.457 SEPALLEN 59.5510204082 5.033 PETALWID 0.484 1.000 0.364 0.574 SEPALWID 27.7959183673 3.096 SEPALLEN 0.813 0.364 1.000 0.473 2 PETALLEN 55.52 5.519 SEPALWID 0.457 0.574 0.473 1.000 PETALWID 20.26 2.747 SEPALLEN 65.88 6.359 SEPALWID 29.74 3.225 Tests of Equality of Group Means Total PETALLEN 49.2222222222 8.136 Wilks' Lambda F Sig. PETALWID 16.8282828283 4.214 PETALLEN 0.382 156.685 0 SEPALLEN 62.7474747475 6.538 PETALWID 0.316 209.666 0 SEPALWID 28.7777777778 3.294 SEPALLEN 0.763 30.073 0.0000003306 SEPALWID 0.912 9.357 0.0028714169 Box's M 35.8769355421 F Approx. 3.4278306005 df1 10 df2 44940.0760735144 Sig. 0.0001661527 Tests null hypothesis of equal population covariance matrices Entered Wilks' Lambda Statistic Step Sig. 1 PETALWID 0.316 0 2 SEPALWID 0.279 0 3 PETALLEN 0.234 0 4 SEPALLEN 0.217 0 At each step, the variable that minimizes the overall Wilks' Lambda is entered. Eigenvalues Function Eigenvalue % of Variance Cumulative % Canonical Correlation 1 3.6023244138 100 100 0.8847137896 Structure Matrix Function 1 PETALWID 0.775 PETALLEN 0.670 SEPALLEN 0.293 SEPALWID 0.164 Pooled within-groups correlations between discriminating variables and standardized canonical discriminant functions Standardized Canonical Discriminant Function Coefficients Function 1 PETALLEN 0.939 PETALWID 0.779 SEPALLEN -0.537 SEPALWID -0.460 Canonical Discriminant Function Coefficients Function 1 PETALLEN 0.186 PETALWID 0.327 SEPALLEN -0.094 SEPALWID -0.145 (Constant) -4.596 Unstandardized coefficients Functions at Group Centroids Function IRISTYPE 1 1 -1.8978 2 1.8598 Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means Classification Function Coefficients IRISTYPE 1 2 PETALLEN -0.195 0.503 PETALWID -0.031 1.199 SEPALLEN 1.528 1.176 SEPALWID 1.625 1.079 (Constant) -64.404 -81.602 Fisher's linear discriminant functions Classification Results Predicted Group Membership Total IRISTYPE 1 2 Original Count 1 47 2 49 2 1 49 50 % 1 95.918 4.082 100 2 2 98 100 97,0% of original grouped cases correctly classified. Plan2 Plan3 Plan1 Variables in the Analysis Step Tolerance F to Remove Wilks' Lambda 1 PETALLEN 1 1216.098674425 2 PETALLEN 0.867 1123.947 0.604 SEPALWID 0.867 39.755 0.057 3 PETALLEN 0.750 40.058 0.039 SEPALWID 0.758 50.668 0.042 PETALWID 0.680 34.364 0.037 4 PETALLEN 0.375 36.219 0.035 SEPALWID 0.617 20.714 0.030 PETALWID 0.660 24.822 0.031 SEPALLEN 0.356 4.587 0.025 Step Number of Variables Wilks' Lambda Sig. 1 1 0.057 0.000 2 2 0.037 0.000 3 3 0.025 0.000 4 4 0.023 0.000 Eigenvalues Function Eigenvalue % of Variance Cumulative % 1 32.7539907728 99.1721424134 99.1721424134 2 0.2734199251 0.8278575866 100 a First 2 canonical discriminant functions were used in the analysis. Mean Std. Dev IRISTYPE Pooled Within-Groups Matrices - Correlation 1 PETALLEN 42.7959183673 4.537 PETALLEN PETALWID SEPALLEN SEPALWID PETALWID 13.3265306122 1.941 PETALLEN 1.000 0.484 0.813 0.457 SEPALLEN 59.5510204082 5.033 PETALWID 0.484 1.000 0.364 0.574 SEPALWID 27.7959183673 3.096 SEPALLEN 0.813 0.364 1.000 0.473 2 PETALLEN 55.52 5.519 SEPALWID 0.457 0.574 0.473 1.000 PETALWID 20.26 2.747 SEPALLEN 65.88 6.359 SEPALWID 29.74 3.225 Tests of Equality of Group Means Total PETALLEN 49.2222222222 8.136 Wilks' Lambda F Sig. PETALWID 16.8282828283 4.214 PETALLEN 0.382 156.685 0 SEPALLEN 62.7474747475 6.538 PETALWID 0.316 209.666 0 SEPALWID 28.7777777778 3.294 SEPALLEN 0.763 30.073 0.0000003306 SEPALWID 0.912 9.357 0.0028714169 Box's M 35.8769355421 F Approx. 3.4278306005 df1 10 df2 44940.0760735144 Sig. 0.0001661527 Tests null hypothesis of equal population covariance matrices Entered Wilks' Lambda Statistic Step Sig. 1 PETALWID 0.316 0 2 SEPALWID 0.279 0 3 PETALLEN 0.234 0 4 SEPALLEN 0.217 0 At each step, the variable that minimizes the overall Wilks' Lambda is entered. Eigenvalues Function Eigenvalue % of Variance Cumulative % Canonical Correlation 1 3.6023244138 100 100 0.8847137896 Structure Matrix Function 1 PETALWID 0.775 PETALLEN 0.670 SEPALLEN 0.293 SEPALWID 0.164 Pooled within-groups correlations between discriminating variables and standardized canonical discriminant functions Standardized Canonical Discriminant Function Coefficients Function 1 PETALLEN 0.939 PETALWID 0.779 SEPALLEN -0.537 SEPALWID -0.460 Canonical Discriminant Function Coefficients Function 1 PETALLEN 0.186 PETALWID 0.327 SEPALLEN -0.094 SEPALWID -0.145 (Constant) -4.596 Unstandardized coefficients Functions at Group Centroids Function IRISTYPE 1 1 -1.8978 2 1.8598 Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means Classification Function Coefficients IRISTYPE 1 2 PETALLEN -0.195 0.503 PETALWID -0.031 1.199 SEPALLEN 1.528 1.176 SEPALWID 1.625 1.079 (Constant) -64.404 -81.602 Fisher's linear discriminant functions Classification Results Predicted Group Membership Total IRISTYPE 1 2 Original Count 1 47 2 49 2 1 49 50 % 1 95.918 4.082 100 2 2 98 100 97,0% of original grouped cases correctly classified. Plan2 Plan3
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