Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Порядок выполнения лабораторной работы в пакете Stata






 

Для ввода исходных данных в пакет Stata необходимо выбрать пункты меню Data, Data Editor (рисунок 4.92). На экране появится пустая таблица, в которую данные можно вводить вручную или скопировать через буфер обмена. При вводе данные следует учесть, что по умолчанию в пакете Stata дробная часть отделяется от целой части точкой, а не запятой.

 

Рисунок 4.92 – Выбор пунктов меню для открытия таблицы с исходными данными

 

Таблица с исходными данными представлена на рисунке 4.93. Для удобства столбцам таблицы даны свои названия, это можно сделать двойным щелчком левой кнопки мыши на любой ячейке нужного столбца. Названия вводятся латинскими буквами.

Для реализации дискриминантного анализа в случае нормально распределенных классов с равными ковариационными матрицами необходимо выбрать пункты меню Statistics, Multivariate analysis, Discriminant analysis, Linear (LDA) (рисунок 4.94).

 

Рисунок 4.93 – Таблица с исходными данными в пакете Stata

 

Рисунок 4.94 – Выбор пунктов меню для реализации дискриминантного анализа

На экране появится форма, представленная на рисунке 4.95. В поле Variables необходимо указать названия дискриминантных переменных (X4, X6, X7, X9, X12), а в поле Group variable – название столбца, в котором содержится номер класса (Class). В группе радио-кнопок Group prior probabilities устанавливается способ оценки удельных весов классов, выберем второй вариант – пропорционально объемам обучающих выборок.

 

Рисунок 4.95 – Форма установки параметров дискриминантного анализа

 

После нажатия на кнопку ОК в окне результатов появится таблица с результатами классификации объектов из обучающих выборок и оценками априорных вероятностей классов. Вид экрана представлен на рисунке 4.96.

 

Рисунок 4.96 – Таблица с результатами классификации объектов из обучающих выборок

Анализируя таблицу, можно сделать вывод, что классификация объектов из обучающих выборок с помощью линейных дискриминантных функций Фишера полностью совпадает с исходной классификацией, а оценки априорных вероятностей составляют: , .

Для вывода на экран значений коэффициентов линейных дискриминантных функций Фишера и результатов классификации всех объектов необходимо выбрать пункты меню Statistics, Postestimation, Reports and statistics. Перечисленные пункты меню представлены на рисунке 4.97.

 

Рисунок 4.97 – Выбор пунктов меню для вывода результатов классификации

 

Для вывода коэффициентов линейных дискриминантных функций Фишера в форме, представленной на рисунке 4.98, необходимо из списка доступных отчетов выбрать Classification (linear discriminant) functions (classfunctions). После нажатия на кнопку ОК на экране появятся результаты, представленные на рисунке 4.99.

 

Рисунок 4.98 – Список доступных отчетов дискриминантного анализа

 

Рисунок 4.99 – Коэффициенты линейных дискриминантных функций Фишера, рассчитанные в пакете Stata

 

Коэффициенты линейных дискриминантных функций Фишера, рассчитанные в пакете Stata, полностью совпадают с коэффициентами, рассчитанными в пакете Statistica и представленными на рисунке 4.88.

Для вывода на экран результатов классификации объектов с помощью линейных дискриминантных функций Фишера из списка доступных отчетов необходимо выбрать Classification listing (list). На экране появится форма с установками параметров вывода результатов, представленная на рисунке 4.100.

 

Рисунок 4.100 – Установка параметров вывода отчета с результатами классификации объектов

 

Для вывода в отчете значений дискриминантных переменных установим в форме галочку напротив Discrimanation variables display. В поле ID variable выберем название столбца, в котором содержится название района (Region). После нажатия на кнопку ОК в окне результатов появится отчет, представленный на рисунке 4.101.

 

Рисунок 4.101 – Отчет с результатами классификации в пакете Stata

 

Для того чтобы вывести на экран результаты классификации только тех районов, которые не вошли в обучающие выборки, необходимо установить галочку напротив List misclassified observations only в форме, представленной на рисунке 4.100. В этом случае отчет будет иметь вид, приведенный на рисунке 4.102.

 

Рисунок 4.102 – Результаты классификации объектов, не вошедших в обучающие выборки

 

Результаты классификации, полученные в пакетах Statistica и Stata, полностью совпадают: Бугурусланский, Грачевский, Илекский, Курманаевский и Северный районы относятся к первому классу; Абдулинский, Асекеевский, Октябрьский, Оренбургский и Первомайский районы относятся ко второму классу.

Весь описанный алгоритм реализации дискриминантного анализа в пакете Stata можно выполнить с помощью четырех команд, которые в диалоговом режиме работы автоматически отражаются в специальном окне Review, представленном на рисунке 4.103.

 

Рисунок 4.103 – Команды для реализации дискриминантного анализа

 






© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.