판별分析과 정준상관
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작성일 22-12-03 11:38
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반면에, 두 변인간 상관은 그 값이 클수록 person space에 있는 두 검사 벡터 간…(drop)
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판별分析과 정준상관
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다. 이것의 계산은 요인분석에 비해 훨씬 수월하다.
1 판별 준거(the discriminant criterion)
2 판별 준거의 최대화(maximizing the discriminant criterion)
3 판별 함수(discriminant function)
4 판별분석에서의 유의도 검정(significance tests in discriminant analysis)
5 예 (numerical example)
6 두 집단의 특별한 경우(special case of two groups)
7 판별분석에서의 구조 행렬(structure matrices in discriminant analysis)
8 정준상관을 통한 판별분석
9 정준상관분석(canonical correlations analysis)
10 정준변수의 유의도 검정(significance tests of canonical variates)
11 정준변수의 해석(interpretation of the canonical variates)
12 정준중복계수(canonical redundancy coefficients)
7 판별분석에서의 구조 행렬(structure matrices in discriminant analysis)
판별함수를 계산하기 위한 대안적인 방법인 정준 분석을 보기 전에, 판별함수를 해석하는 문제와 표준화된 판별 가중치의 상대적 크기를 비교하는 방법을 다른 각도로 살펴본다. 판별분석에서는 구조행렬의 원소 aij를 원래의 X 변인(i)과 판별함수 Y(j) 간의 상관으로 본다. 구조행렬을 통하여, 요인분석에서와 마찬가지로, 판별함수를 해석할 수 있는 또다른 방법이 있따
두 방법은 약간 다른 유형의 해석을 제공해 준다. 요인분석에서 구조 행렬의 각 원소(i, j)는 觀察(관찰) 행렬(i)과 요인(j)과의 상관이었다. 구조행렬은 식(7.23), (7.24), (7.25)와 같다. 표준화 판별가중치는 p 변인들이 각각 판별함수 Yj 의 점수에 얼마나 기여하는 지를 밝혀서 다소 간접적인 방법으로 판별함수를 특징지운다. 이것은 요인분석에서의 구조 행렬과 유사한 판별분석을 위한 구조 행렬을 계산하는 방법을 통한다.
7.3절에서 우리는 각 X 변인들에 따르는 표준화된 판별 가중치를 비교함으로써 판별함수를 해석할 수 있다는 것을 보았다.
