判別分析ダイアログボックス

目次


判別分析ダイアログでは判別分析または正準判別分析を実行することができます。正準判別分析を行う場合、ダイアログテーマの右にある三角形のボタン Button Select Dialog Theme.pngを押し、Canonical Discriminant Analysis(System)をテーマのメニューから選びます。正準判別分析を実行する場合、ダイアログテーマの右にあるボタンButton Select Dialog Theme.pngをクリックして、メニューからテーマの正準判別分析を選択します。

再計算

入力データまたは設定に何らかの変更がある場合、結果の再計算と更新方法を指定します。

なし 出力は元データと結びつきません。何を変更しても出力結果の更新は行われません。設定を変えて再計算することはできません。
自動 元データを変更すると、出力結果は自動的に更新されます。また、設定を変えて再計算することができます。
手動 元データを変更しても結果は自動的に更新されません。標準ツールバーにある再計算ボタンButton Recalculate Manual.pngをクリックして手動で再計算を実行します。また、設定を変えて再計算することができます。

入力

判別分析を行うデータを選択します。

トレーニングデータのグループ トレーニングデータのために列からデータを指定します。
トレーニングデータ トレーニングデータ用のデータを選択します。

トレーニングデータのグループの行数とトレーニングデータの行数は同じでなければなりません。同数でない場合、トレーニングデータのグループに対応したトレーニングデータのみ分析に加えられることになります。
テストデータの予測 テストデータのメンバーシップを予測するかを決めます。チェックが付くとテストデータのコントロールが表示されます。
テストデータ テストデータ用のデータを選択します。

テストデータはトレーニングデータと同数の変数を有していなければなりません。

設定

判別分析の設定の詳細を決定します。

事前確率 各グループの事前確率の種類を選択します。Originは2つの種類をサポートしています。
  • 等価
全てのグループの事前確率は同じになります。
  • グループサイズに比例
グループの事前確率は観測データの数に比例します。
判別関数 分類手法を選択します。Originは2つの手法を提供しています。
  • 線形
線形判別関数を使うプールされたグループ内共分散行列を使用して、マハラノビス距離が計算されます。
  • 二次式
二次判別関数を使うグループ内共分散行列を使用してマハラノビス距離が計算されます。

(詳細は、この文書の判別分析のアルゴリズムをご覧ください。)
正準判別分析 正準判別分析を実行するかどうかを指定します。選択されていない場合、量グループ内の正準判別分析ブランチとプロットグループ内の正準判別関数のスコアプロットを選択することはできません。
交差確認 トレーニングデータを交差確認方法で分類するかを指定します。

統計

記述統計や一変量分散分析(ANOVA)をトレーニングデータに行うかどうかを指定できます。

記述統計 トレーニングデータに各変数の平均と標準偏差が含まれる記述統計を行うか選択できます。
判別行列(Descriptive Matrices) トレーニングデータの共分散行列、相関行列そしてグループ距離(マハラノビス平方)行列を計算するかどうかを指定します。
一変量分散分析 各変数に対してグループ平均との違いを見るために一変量分散分析をトレーニングデータに行うかどうかを指定します。
共分散行列における相当性の検定 グループ内共分散行列の相当性を確認するために共分散行列における相当性の検定をトレーニングデータに行うかどうかを指定します。
プールされた郡内の共分散/相関行列 プールされた郡内の共分散/相関行列をトレーニングデータに出力するかどうかを指定します。
群内の共分散行列 群内の共分散行列をトレーニングデータに出力するかどうかを指定します。

量

判別分析内で計算される量を指定します。

判別関数の係数 定数と線形の係数を含む判別関数係数を計算するかどうかを指定します。これは判別関数で線形が選択されているときのみ選択できます。
正準判別分析 このブランチは正準判別分析でどの量を計算するかを指定できます。このブランチは以下のチェックボックスを含みます。
  • 正準構造行列
正準判別分析で正準構造行列を計算するかどうかを指定します。
  • 正準判別関数の係数
正準判別分析で正規化されているのと正規化されていない、２つの正準判別関数の係数を計算するかどうかを指定できます。
  • 正準判別関数のスコア
正準判別分析で正準判別関数のスコアを計算するかどうかを指定します。プロットグループ内の正準判別関数のスコアのプロットがチェックされている場合、自動的に選択されていて変更できません。

固有値とウィルクのλ検定は正準判別分析の結果に自動的に含まれています。

詳細は正準判別分析の紹介をご覧ください。
分類結果 このブランチはトレーニングデータ、テストデータ、そして交差確認をしたトレーニングデータの分類結果にどの量が含まれるかを指定します。このブランチは以下のチェックボックスを含みます。
  • 事後確率
異なるグループに属するトレーニングデータとテストデータの観測点の事後確率が分類結果に含まれるかどうかを指定します。プロットグループ内の分類フィットプロットがチェックされている場合、自動的にチェックされており変更できません。
  • マハラノビスの平方距離
異なるグループに属するトレーニングデータとテストデータの観測点のマハラノビスの平方距離が分類結果に含まれるかどうかを指定します。
  • 異型性インデックス
異なるグループに属するトレーニングデータとテストデータの観測点の異型性インデックスが分類結果に含まれるかどうかを指定します。

予想された各観測点のメンバーシップの分類はデフォルトで分類結果に表示されています。

詳細は分類結果の紹介をご覧ください。
分類サマリー 各予測グループ内の観測データ数、トレーニングデータのエラー率、そしてトレーニングデータの交差確認を分類結果のサマリーとしてまとめるかどうかを指定します。プロットグループ内の分類サマリープロットが選択されている場合、自動的にチェックされており変更できません。

プロット

判別分析結果にプロットを表示するかどうかを指定できます。

分類サマリープロット 予想されたグループメンバーシップの元を含む分類サマリープロットを結果レポートに表示するかどうかを指定します。
分類フィットプロット 観測データの予測グループの事後確率を含む分類フィットプロットを結果レポートに表示するかどうかを指定します。
正準判別関数のスコアプロット 始めの2つの正準判別関数の係数内の観測データからスコアを表示する正準判別関数のスコアプロットを結果レポートに表示するかどうかを指定します。

出力

出力結果の出力先を指定します。

判別分析レポート 判別分析レポートを出力するワークシートを指定します。デフォルトは入力データがあるワークブックに新しいシートを作成して表示します。
トレーニングデータの分類結果 トレーニングデータの分類結果を出力するワークシートを指定します。デフォルトは入力データがあるワークブックに新しいシートを作成して表示します。正準判別分析が＜オプション＞と設定されている場合、シートは作成されません。
テストデータの分類結果 テストデータの分類結果を出力するワークシートを指定します。デフォルトは入力データがあるワークブックに新しいシートを作成して表示します。入力データグループ内のテストデータの予測が選択されていない時、これは選択できません。
正準判別関数のスコア 正準判別関数のスコアをどのワークシートに出力するか指定します。デフォルトは入力データがあるワークブックに新しいシートを作成して表示します。どちらか、量グループの正準判別分析ブランチ内の正準判別関数のスコアかプロットグループの正準判別関数のスコアプロットが選択されていない時は選べません。