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
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。
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。
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
解答
このデータを数量化Ⅱ類を使って解析する。
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)
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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