Gil Flores, Javier
Análisis discriminante Por Javier Gil Flores [y otros dos]. - 125 páginas: Ilustraciones (incluye fotografías, dibujos, etc) 22 cm. - Cuadernos de Estadística número 12 .
Contiene bibliografía: páginas123-125
Objetivos y funciones del análisis discriminante. — Objetivos y problemas de investigación a los que responde. — Aplicaciones del análisis discriminante. — Análisis de las condiciones de aplicación. — Distribución normal multivariable. — Igualdad de matrices varianzas-covarianzas. — Linealidad. — Ausencia de multicolinealidad y singularidad. — Consecuencias de la violación de los supuestos. — Ecuación de la función discriminante. — Significado geométrico de las funciones discriminantes. — Número de funciones discriminantes. — Obtención de los coeficientes para las funciones discriminantes. — Método paso a paso para la selección de variables. — Criterios de selección de variables. — Condiciones mínimas para la selección de variables. — Resumen y ejemplificación del proceso de selección paso a paso. — Determinación de las funciones discriminantes significativas. — Criterio discriminante a partir del porcentaje relativo. — Correlación canónica y coeficiente eta. — Lambda de Wilks. — Interpretación de las funciones discriminantes. — Posición de los casos y los centroides de grupo. — Puntuaciones discriminantes. — La contribución de las variables. — Coeficientes estandarizados. — Coeficientes de correlación o estructura. — Clasificación de los individuos. — Funciones de clasificación. — Funciones de distancia generalizada. — Probabilidad de pertenencia a un grupo. — Clasificación basada en las funciones discriminantes. — Mapa territorial. — Matriz de clasificación. — Ejemplo de aplicación. — Exploración inicial de los datos: comprobación de supuestos. — Examen del comportamiento de las variables. — Obtención de las funciones discriminantes. — Interpretación de las funciones discriminantes. — Clasificación. — Anexo: Datos utilizados en el ejemplo. — Relación con otras técnicas multivariantes. — Tratamiento informatizado del análisis discriminante.
En este texto se presenta la técnica del análisis discriminante, útil tanto para la descripción de dimensiones en función de las cuales pueden establecerse diferencias entre grupos como para la realización de pronósticos sobre la pertenencia de individuos a grupos preexistentes. A lo largo de la exposición, se ha tratado de facilitar la comprensión de los fundamentos de la técnica y el modo en que se desarrolla, utilizando ejemplos de aplicación y huyendo de una excesiva formalización matemática, sin por ello eludir un tratamiento riguroso de este procedimiento de análisis. Se revisan los objetivos del análisis, los supuestos que deben cumplirse para su aplicación, el modo en que se obtienen las funciones discriminantes o se lleva a cabo la clasificación de individuos, aportando claves para la interpretación de los resultados. Finalmente, se indican instrucciones de manejo para la implementación del análisis mediante el programa SPSS.
8471337045
Estadística
Variables
Análisis Discriminante
519.535 / G37
Análisis discriminante Por Javier Gil Flores [y otros dos]. - 125 páginas: Ilustraciones (incluye fotografías, dibujos, etc) 22 cm. - Cuadernos de Estadística número 12 .
Contiene bibliografía: páginas123-125
Objetivos y funciones del análisis discriminante. — Objetivos y problemas de investigación a los que responde. — Aplicaciones del análisis discriminante. — Análisis de las condiciones de aplicación. — Distribución normal multivariable. — Igualdad de matrices varianzas-covarianzas. — Linealidad. — Ausencia de multicolinealidad y singularidad. — Consecuencias de la violación de los supuestos. — Ecuación de la función discriminante. — Significado geométrico de las funciones discriminantes. — Número de funciones discriminantes. — Obtención de los coeficientes para las funciones discriminantes. — Método paso a paso para la selección de variables. — Criterios de selección de variables. — Condiciones mínimas para la selección de variables. — Resumen y ejemplificación del proceso de selección paso a paso. — Determinación de las funciones discriminantes significativas. — Criterio discriminante a partir del porcentaje relativo. — Correlación canónica y coeficiente eta. — Lambda de Wilks. — Interpretación de las funciones discriminantes. — Posición de los casos y los centroides de grupo. — Puntuaciones discriminantes. — La contribución de las variables. — Coeficientes estandarizados. — Coeficientes de correlación o estructura. — Clasificación de los individuos. — Funciones de clasificación. — Funciones de distancia generalizada. — Probabilidad de pertenencia a un grupo. — Clasificación basada en las funciones discriminantes. — Mapa territorial. — Matriz de clasificación. — Ejemplo de aplicación. — Exploración inicial de los datos: comprobación de supuestos. — Examen del comportamiento de las variables. — Obtención de las funciones discriminantes. — Interpretación de las funciones discriminantes. — Clasificación. — Anexo: Datos utilizados en el ejemplo. — Relación con otras técnicas multivariantes. — Tratamiento informatizado del análisis discriminante.
En este texto se presenta la técnica del análisis discriminante, útil tanto para la descripción de dimensiones en función de las cuales pueden establecerse diferencias entre grupos como para la realización de pronósticos sobre la pertenencia de individuos a grupos preexistentes. A lo largo de la exposición, se ha tratado de facilitar la comprensión de los fundamentos de la técnica y el modo en que se desarrolla, utilizando ejemplos de aplicación y huyendo de una excesiva formalización matemática, sin por ello eludir un tratamiento riguroso de este procedimiento de análisis. Se revisan los objetivos del análisis, los supuestos que deben cumplirse para su aplicación, el modo en que se obtienen las funciones discriminantes o se lleva a cabo la clasificación de individuos, aportando claves para la interpretación de los resultados. Finalmente, se indican instrucciones de manejo para la implementación del análisis mediante el programa SPSS.
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Estadística
Variables
Análisis Discriminante
519.535 / G37