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Diskriminanzanalyse mit dem R-Paket LinDA | ||||||||||
Laden Sie das Paket LinDA (Lineare Diskriminanzanalyse) und die Beispieldaten in die R-Umgebung: > data(Beispiel) | ||||||||||
Das Datenobjekt Beispiel beinhaltet das 3-Gruppen-Beispiel. Über die Funktion linda.lda() wird die Diskriminanzfunktion geschätzt und in Funktion abgelegt. Die Attribute erweitert = TRUE und gruppenP = TRUE geben die Standardabweichungen, Mittelwerte und wahrscheinliche Gruppenzugehörigkeit aus: > Funktion <- linda.lda(Beispiel, erweitert = TRUE, gruppenP = TRUE) | ||||||||||
Ausgabe:
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Abbildung 1: Ausgabe der Diskriminanzfunktion und weiterer Daten | ||||||||||
Zur Schätzung der Gruppenzuordnung neuer Daten (Diskriminanz_Predict_Test) laden Sie diese in das Objekt Test: > Test <- read.csv2("Diskriminanz_Predict_Test.csv") | ||||||||||
Schauen Sie sich die Test-Daten an und führen Sie die Schätzung der Gruppierung mit der Funktion linda.predict() durch (Abbildung 2): > Schätzung <- linda.predict(Funktion, Test) | ||||||||||
Ausgabe:
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Abbildung 2: Ausgabe der geschätzten Gruppenzugehörigkeit | ||||||||||
Das Ergebnis der Schätzung (Abb. 2) wird neben der Ausgabe auch im Objekt Schätzung gespeichert. Schätzung enthält zusätzlich die Diskriminanzwerte y (LD1/LD2) der Test-Daten (Abb. 3): |
> Schätzung |
Abbildung 3: Inhalt des Datenobjekt Schätzung |
Um sich einen grafischen Überblick der Gruppenzugehörigkeit und -verteilung zu verschaffen, dient die Funktion linda.plot(). Da es sich hier um ein 3-Gruppen-Beispiel handelt, kann natürlich nur LD1 gegen LD2 angezeigt werden. Über linda.plot() können nur bis zu 4-Gruppen-Beispiele dargestellt werden (siehe Hilfe). Der Funktionsaufruf ... > linda.plot(Schätzung) ... zeigt folgende Grafik (Abb. 4): |
Abbildung 4: Grafische Ausgabe der geschätzten Gruppenzugehörigkeit | |||
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