Компьютерные решения задач многомерной статистики. Часть 1. Кластерный и дискриминантный анализ. Давнис В.В - 30 стр.

                                                                              Табли ца 3.2.9
               Кла сс иф ик а ция на блю де ний, ис пользуе мых ва на лизе
                             Classification Matrix
                             Rows: Observed classifications
                       Group Columns: Predicted classifications
                             Percent        G_1:1        G_2:0
                                         р = 0,58333 р = 0,41667
                       G_1:1 100,0000         7             0
                       G_2:0 100,0000         0             5
                       Total 100,0000         7             5

                                                                        Табли ца 3.2.10
               Кла с сиф ик а ция ис пользуе мых ва на лизе на блю де ний
                           Classification of Cases
                      Case Incorrect classifications are marked with *
                                                1              2
                            Observed
                                          р = 0,58333 р = 0,41667
                       1     G_1:1           G_1:1           G_2:0
                       2     G_1:1           G_1:1           G_2:0
                       3     G_1:1           G_1:1           G_2:0
                       4     G_1:1           G_1:1           G_2:0
                       5     G_1:1           G_1:1           G_2:0
                       6     G_1:1           G_1:1           G_2:0
                       7     G_1:1           G_1:1           G_2:0
                       8     G_2:0           G_2:0           G_1:1
                       9     G_2:0           G_2:0           G_1:1
                       10    G_2:0           G_2:0           G_1:1
                       11    G_2:0           G_2:0           G_1:1
                       12    G_2:0           G_2:0           G_1:1

      11. Щ ел кн у т ь по кн опке «К вадраты рас с то я ни й М ах алано би с а»
(Squared Mahalanobis distances), в резу л ь т а т е чего пол у чит е т а бл . 3.2.11, со-
д ерж а щ у ю ква д ра т ы ра сстоян ий М а ха л а н обиса от н а бл юд ен ий д о цен тров
т яж ест и гру пп. Н а им ен ь ш ее ра сст оян ие опред ел яет гру ппову ю прин а д л еж -
н ость н а бл юд ен ия.
      12. В ыбра т ь опцию «А по с тери о рны е веро я тно с ти » (Posterior Prob-
abilities), в резу л ь т а т е появит ся т а бл . 3.2.12. (н епра вил ь н ые кл а ссиф ика ции
был и бы от м ечен ы * ).
      А пост ериорн а я вероят н ость пока зыва ет ра ссчит а н н у ю н а осн ове ра с-
ст оян ия М а ха л а н обиса вероят н у ю прин а д л еж н ост ь кон крет н ого н а бл юд е-
н ия к ка ком у -л ибо кл а ссу . Е е сл ед у ет от л ича ть от а приорн ой, под которой
пон им а ет ся вероят н ост ь от н есен ия н а бл юд ен ия к ка кой-л ибо гру ппе н а ос-
н ове эксперим ен та л ь н ых д а н н ых.
      П ра кт ическое н а зн а чен ие а пост ериорн ой вероят н ост и сост оит в т ом ,
чт обы от н ест и н а бл юд ен ие к кон крет н ой гру ппе, д л я которой он а им еет м а к-