analisi discriminante ( noto anche come l’analisi della funzione discriminante ) è un tipo di regressione utilizzati per la classificazione e la previsione . La procedura cerca di prevedere , sulla base di uno o più predittore , o variabili indipendenti , se un soggetto individuale o altro può essere collocato in una categoria particolare di una variabile dipendente categoriale . Originariamente utilizzato in paleontologia , analisi discriminante ha molte applicazioni , comprese le scienze naturali e sociali . Funzione

La funzione di base di analisi discriminante è quello di determinare la variabile ( s) che servono come il miglior predittore di appartenenza di un soggetto in un gruppo o di classificazione . Ad esempio , un ricercatore educazione potrebbe utilizzare l’analisi della funzione discriminante per determinare quali variabili predittive meglio discriminare se gli studenti completare con successo il liceo , o che le variabili pronosticare se diplomati vanno al college .

Tipi

Come per ogni analisi di regressione , analisi discriminante comporta due tipi di variabili : dipendenti e indipendenti . La variabile dipendente è la misura della appartenenza al gruppo o di classificazione , ad esempio diplomato come scuola superiore o non . Le variabili indipendenti sono quelle che un ricercatore ritiene possa discriminare tra categorie per cui un soggetto appartiene (ad esempio , laureati o non ) e possono quindi prevedere , da nuovi casi , a quale categoria un determinato caso apparterrà .

variabili categoriali

in analisi discriminante , la variabile dipendente è categoriale in natura . Le variabili categoriali distinguono i soggetti da loro classificazione in un numero limitato di categorie , cioè la variabile dipendente ha solo una gamma limitata di valori . Spesso , la variabile dipendente è dicotomica , prendendo il valore di zero o uno . Nell’esempio laurea, gli studenti che si diplomano liceo possono essere codificati come ” 1 ” per la laurea , mentre coloro che non si laureano sono codificati ” 0″

variabili predittive

L’analisi discriminante si sforza di prevedere l’appartenenza al gruppo in base a una o più variabili indipendenti o predittive . A differenza della misura variabile dipendente di appartenenza al gruppo , che è generalmente codificato 1 o zero ( membro del gruppo o non ) , le variabili predittive sono continui , misurato su una scala di intervallo . Ciò significa che le variabili predittive possono assumere un’ampia gamma di valori . Punteggi altezza, peso e di prova sono esempi di variabili continue . Uno studente , per esempio , può avere un punteggio del test di 88 , 89 , 90 , ecc

Vantaggi

Identificare i predittori chiave di analisi discriminante può fornire indicazioni in come ogni variabile – singolarmente o interagire con altre variabili indipendenti – . influenze di appartenenza di gruppo