Differenza tra Analisi discriminante & Analisi funzione discriminante

analisi analisi discriminante e la funzione discriminante può sembrare simile ma hanno alcune differenze importanti . Più importante, analisi discriminante crea i dati che possono essere utilizzati nell'analisi funzione discriminante . In altre parole , l'analisi della funzione discriminante è un'operazione di livello superiore rispetto all'analisi discriminante . Analisi discriminante

Al livello più semplice , analisi discriminante è un metodo per identificare un gruppo di dati in classi predefinite . Viene utilizzata l'analisi discriminante per capire le diverse classi di dati basati su un insieme di predittori o variabili . Più semplicemente , è usato per trovare l' e variabile " dipendente " " indipendente" di un esperimento . Senza questa conoscenza , è difficile dare un senso ai risultati di un esperimento .
Discriminante Funzione Analisi

analisi funzione discriminante prende le variabili assegnate dalle analisi discriminante e si applica loro di un'equazione . Con l'equazione , ricercatori, scienziati e statistici possono costruire e testare una ipotesi. Il seguente è un esempio di come apparirebbe una funzione discriminante :

L = B1X1 + b2x2 + bNxN + c

l'equazione , b è la variabile dipendente , x è la variabile di ingresso e c è una costante .
principali differenze

Le differenze fondamentali di queste due idee è che l'analisi discriminante aiuta i ricercatori a identificare le variabili , mentre l'analisi discriminante consente di effettivamente eseguire i risultati operativi e di test . L'analisi discriminante trova gli strumenti e gli input necessari per le ulteriori procedure sottostanti.
Usi

analisi discriminante viene utilizzata per identificare le variabili necessarie per costruire una funzione. Tale funzione viene poi utilizzato per testare diverse ipotesi con l'analisi della funzione discriminante . Ad esempio , se un informatico cercava di determinare se due o più insiemi di dati ( come la velocità di elaborazione del computer ) sono sostanzialmente diversi basata su una variabile singolare utilizzando un intervallo di confidenza , deve usare l'analisi della funzione discriminante per questo scopo .