NagoyaR_3_discriminant
Loading… Flash Player 9 (or above) is needed to view presentations. We have detected that you do not have it on your computer. To install it, go here. NagoyaR_3_discriminant - Presentation Transcript Nagoya.R #3 (2010/06/19) R言語による判別分析入門 小林雄一郎 （大阪大学／日本学術振興会） 1 1. 判別分析とは 何らかの数学的な基準に基づいて、大量のデータを 複数のグループに分類する手法 目的変数（どんなグループに分類するか）と、 説明変数（何を手がかりに分類するか）を明確に 判別関数 y = a1 x1 + a 2 x 2 + … + a p x p + a 0
判別分析モデルの応用
判別分析のモデル式は次のように表すことができる。 Sex = α + β1Height + β2Weight ここで従属変数Sexは2つのカテゴリをもつカテゴリカル型の変数であり、独立変数HeightとWeightは連続型の変数である。勘のいい人は気づいたかもしれないが、これは2値ロジットモデルとして解析されるべきモデルである。実際、表1のデータセットに対してロジスティック回帰分析を行っても問題なく、得られる結論も判別分析と同等であるといえる。これについては後述することにして、とりあえず判別分析モデルとして解析してみよう。 Rで判別分析を行うにはMASSパッケージに含まれているlda()という関数を用いる。 # MASSパッケージの呼び出し > library(MASS) # 身長・体重・性別のデータを用意する > Height <- c(177, 180, 175, 182, 170,
R -- 正準判別分析
正準判別分析 Last modified: Jul 06, 2015 目的 正準判別分析を行う。 MASS パッケージにある lda は，3群以上の判別の場合には，正準判別分析を行っている。 そして，このプログラムも lda も，全く同じ答えを出す。 使用法 candis(data, group) print.candis(obj) summary.candis(obj) plot.candis(obj, pch=as.integer(obj$group), col=as.integer(obj$group)) 引数 data データ行列（行がケース，列が変数） group 各ケースがどの群であるかを表す変数 obj candis が返すオブジェクト 3 群以上の判別図 pch プロット記号（判別する群の数と同じ長さの整数ベクトル） col プロット色（判別する群の数と同じ長さの整
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