実践統計学入門 数量化Ⅱ類

はじめに

数量化Ⅱ類は判別分析と同じものである。違いはデータ構造であり、0,1のダミー変数を用いて解析を行うだけである。

目的は判別分析と同じであるので、2群の判別を例にとり直接問題に入ることにする。

数量化Ⅱ類

元のデータ。これをダミー変数を用いて解析を行う

数量化Ⅱ類を実行するために0,1のダミー変数に変換したデータ

数量化Ⅱ類を実施した結果

この結果を見ると、判別の分点が0により、正か負かで判別を行うことになる。

判別得点

新しいデータを入れたとき、判別得点が正であればa、負であればbを選択する。

判別式はカテゴリウェイトを使って、

判別式=0*価格1ー5.78*価格2+0*外観1ー2.34*外観2+0*性能1-13.42*性能2-19.45*性能3+15.23

となる。

アイテム重要性

ウェイト範囲により、19.45を示す性能が重要性が一番大きい。

またF値に関しては正規分布を仮定していないため、p値を参考値として表示してある。

演習問題

問題文
解答

問題文のデータ これを0,1のダミー変数に変換する

数量化Ⅱ類を実施するために0,1のダミー変数に変換したデータ

このデータを数量化Ⅱ類を使って解析する。

数量化Ⅱ類を実施した結果

1)カテゴリウェイトでの判別式

判別式=0*立地1+3.01*立地2+3.59*立地3+0*人通り1+1.14*人通り2+2.32*人通り3+0*競合1ー2.75*競合2ー4.11*競合3ー1.34

2)基準化ウェイトでの判別式

判別式=-2.42*立地1+0.58*立地2+1.12*立地3ー1.31*人通り1ー0.17*人通り2+1.00*人通り3+2.40*競合1ー0.35*競合2ー1.71*競合3

3)判別の分点は0である。

4)成功を失敗と誤判別する確率は0.17

  失敗を成功と御判別する確率は0.11

5)判別得点の一番大きいものが成功に近づく。

判別得点

判別得点から、No9の4.56が一番大きいので、データを調べると

立地:3、人通り3,競合1

となる。

6)

アイテム重要性

ウェイト範囲の大きなものが判別に影響を与えるので、この場合は競合となる。

7)

No1の判別得点はー0.72であり、判別が2となっていることより失敗である。

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