Примечания и Техническая Информация. Общие сведения.

Дискриминантный анализ состоит из двух частей. Сначала программа вычисляет для всех выбранных переменных полную и внутригрупповую ковариационную матрицу. В данном анализе программа использует алгоритм (например, см. Демпстер, 1969, с.62) чтобы инвертировать две матрицы. При вперед пошаговом дискриминантном анализе программа выбирает на каждом шаге переменную для включения в модель с самым большим F-включения. В обратно пошаговом дискриминантном анализе программа при каждом шаге выбирает переменную для исключения из модели с самым маленьким F-исключения.

Формулы.

Wilks' лямбда: Wilks' лямбда вычислена как отношение детерминанта внутригрупповой ковариационной матрицы к детерминанту полной ковариационной матрицы:

Wilks' лямбда = det(W)/det(T)

Частичная лямбда: частичная лямбда вычислена как мультипликативное приращение к лямбде при включении переменной в модель:

частичная лямбда = лямбда(после) лямбда(перед)

Частичная лямбда - это отношение Wilks' лямбды после включения соответствующей переменной к Wilks' лямбде перед включением переменной.

F статистическое (см. Рао, 1965, 0.470) вычисляется как

F = [(N-q-p)/(q-1)] *[(1-частичная лямбда )/частичная лямбда ]

Где:

N - число элементов выборки

Q - число групп

P - число переменных.