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判别分析适用于解决哪些问题
关于
判别分析的
描述正确的是
答:
解决问题
:已知某种事物有几种类型,现在从各种类型中各取一个样本,由这些样本设计出一套标准,使得从这种事物中任取一个样本,可以按这套标准判别它的类型。
判别分析
通常都要设法建立一个判别函数,然后利用此函数来进行批判,判别函数主要有两种,即线性判别函数(Linear Discriminant Function)和典则判别...
回归分析、
判别分析的
涵义和用途是
什么
答:
问:回归分析、
判别分析
的涵义和用途是什么?校解析答案: (1)回归分析。任何一个市场营销
问题
都要涉及一组变量,而市场营销调研人员主要对其中的一个感兴趣,他要了解在不同的时间、地点该变量的变动情况。这个变量就叫做因变量。市场营销调研人员在确定了因变量之后,还要进一步考察其他变量在不同的时...
聚类分析和
判别分析
有
什么
区别
答:
5、应用场景不同:判别分析通常用于解决二元分类、多元分类和回归问题
,而聚类分析通常用于解决无监督学习中的聚类问题。判别分析的作用:1、分类问题:判别分析适用于二元分类、多元分类和回归问题,可以通过构建最优的判别函数将观测数据分成不同的类别。2、特征选择:判别分析可以对特征进行筛选,去除与分类...
什么
是逐步
判别分析
答:
判别分析
中指标较多时,一些不重要变量的引入,产生干扰而影响判别效果,甚至一些变量的引入,可能引起计算上的空难,因此,变量的选择是判别分析中重要
的问题
,逐步判别分析就是
解决
合理选择变量进行判别分析的一种方法。
企业信用评级的评级方法
答:
以Z模型为代表的线性判别分析模型虽然很适用于信用评级,
但这种方法存在一定问题:(1)限制条件过于严格
,如要求样本数据服从多元正态分布,协方差矩阵相同等;(2)模型主要考虑的是财务因素,没有考虑行业特征、企业规模、管理水平等非财务因素的影响;(2)模型以历史数据为基础,对未来发展的预测不够。
聚类
分析
是一种纯统计技术,只要有多重指标存在,就能按照各类变量的近似...
答:
区别:
判别分析
是在研究对象分类已知的情况下,根据样本数据推导出一个或一组判别函数,同时指定一种判别准则,
用于
确定待判样品的所属类别,使错判率最小。 聚类分析预先不知道分类,它要
解决的问题
,正是对给定的未知分类的样品进行分类,它是一种纯统计技术,只要有多指标存在,就能根据各观测的变量值...
机器学习一般常用
的
算法有
哪些
?
答:
而在线性
判别分析
,进行预测的方法是计算每个类别的判别值并对具备最大值的类别进行预测。该技术假设数据呈高斯分布,因此最好预先从数据中删除异常值。这是处理分类预测建模
问题的
一种简单而强大的方法。四、决策树 决策树是预测建模机器学习的一种重要算法。决策树模型的表示是一个二叉树。这是算法和...
正交偏最小二乘法
判别分析的
优缺点
答:
优点:提高了建模的稳定性和可靠性,缺点:导致模型过拟合。1、优点:OPLS-DA在建模过程中引入正交化操作,可以有效
解决
多重共线性
问题
,提高了建模的稳定性和可靠性。2、缺点:由于OPLS-DA需要在特征空间中建立线性模型,因此需要足够多的样本来支持建模,不然会导致模型过拟合。
聚类分析、
判别分析
、主成分分析、因子分析
答:
常用判别方法:最大似然法,距离判别法,Fisher判别法,Bayes判别法,逐步判别法等。注意事项:1.
判别分析的
基本条件:分组类型在两组以上,解释变量必须是可测的;2. 每个解释变量不能是其它解释变量的线性组合(比如出现多重共线性情况时,判别权重会出现
问题
);3. 各解释变量之间服从多元正态分布(...
SAS fisher判别分析能
解决
7类
的判别分析
吗?
答:
当然可以,FISHER是直接计算每个单元格的概率,多少类都可以计算。但是
分析的
时候,要根据目的选用统计方法。能有7类的我想一般应该是半定量资料,可以用秩和检验或RIDIT分析。
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