Компьютерные решения задач многомерной статистики. Часть 1. Кластерный и дискриминантный анализ. Давнис В.В - 25 стр.

                  482,185 107,100 255,112 25,537 
                                                   
                  107,100 26,916 61,266 5,688 
          S X1 =                                     и
                   255,112 61,266 142,673 13,546 
                                                   
                  25,537                           
                           5, 688 13,546    1 ,366 
                  9,368 0,128 4,916 0,692 
                                          
                  0,128 1,001 2,172 0,061 
          SX2 =                             .
                   4,916 2,172 9,561 0,477 
                                          
                  0,692 0,061 0,477 0,055 
                                          
4. Ра счет н есм ещ ен н ых оцен ок су м м а рн ой кова риа цион н ой м а т рицы
                                 342,213 75,034 181,037 18,222 
                                                                
    Sˆ =
           1
         7+5−2
                 (             )
               7S x1 + 5S x 2 = 
                                   75,034 19,341  43 ,972 4, 012
                                  181,037 43,972 104,652 9,721 
                                                                 
                                                                   .
                                                                
                                 18,222 4,012            0,984 
                                                  9,721
5. Н а хож д ен ие м а трицы, обра т н ой к су м м а рн ой кова риа цион н ой м а т -
   рице
                      0,219 − 0,061 0,005 − 3,861
                                                   
                ˆ −1  − 0,061 1,266  − 0,630 2,196 
                S =                                  .
                        0,005 − 0,630 0,433 − 1,802 
                                                   
                      − 3,861 2,196 − 1,802 81,374 
                                                   
6. О пред ел ен ие вект оров оцен ок коэф ф ициен т ов д искрим ин а ции
                                             − 0,502 
                                                     
                                                     
                       а = Sˆ (X1 − X 2 ) = 
                             −1                 3,644
                                                        .
                                              − 2,316 
                                                     
                                             19,453 
                                                     
7. В ычисл ен ие зн а чен ий д искрим ин а н т н ых ф у н кций д л я ка ж д ого н а -
   бл юд ен ия выборочн ых совоку пн ост ей
                       − 15,058 
                                
                       − 20,786                     − 39,889 
                       − 25,379                              
                                                    − 30,099 
          uˆ1 = X1a =  − 20,790  и    uˆ2 = X 2a =  − 33,019  .
                       − 24,224                              
                                                    − 38,407 
                       − 20,074                     − 31,742 
                                                               
                                
                       − 17,950 
8. Н а хож д ен ие сред н их д л я пол у чен н ых зн а чен ий д искрим ин а н т н ых
   ф у н кций
                    uˆ1 = −20,609 и uˆ2 = −34,631.
9. П ол у чен ие кон ст а н т ы
                с = (−20,609 − 34,631) / 2 = −27,620 .