Математическое моделирование в геологии. Ворошилов В.Г. - 73 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТПУ | Томск

Составители: 

Рубрика: 

73
множественной
корреляции
:
R =
La
L
′
−
11
1
(66)
где
\L\ -
определитель
ковариационной
матрицы
;
\L´\ -
определитель
ковариационной
матрицы
без
первого
столбца
и
первой
строки
.
8.2.7. Дискриминантный анализ
Пусть
мы
имеем
две
матрицы
наблюдений
U
и V
из
двух
эталонных
совокупностей
.
Суть
дискриминантного
анализа
заключается
в
нахождении
такого
решающего
правила
(
дискриминантной
функции
),
которое
позволило
бы
отнести
новую
оцениваемую
выборку
к
одной
из
двух
эталонных
совокупностей
(
при
условии
,
что
выборка
относится
к
одной
из
них
).
Дискриминантная
функция
строится
следующим
образом
.
1)
Вычисляем
по
данным
выборок
U
и V
выборочную
ковариационную
матрицу
В
:
В
=
( )
vu
SS
nn
+
−+ 2
1
21
,
где
S
u
и
S
v
-
матрицы
сумм
центрированных
квадратов
и
смешанных
произведений
(
т
.
е
.
S
u
=
u
Т
· u
).
2)
Обозначим
В
-1
через
С
= (
С
ij
)
Тогда
коэффициенты
можно
вычислить
по
формуле
:
а
i
=
∑
− )(
jjij
uc
ν
(67)
Дискриминантная
функция
равна
:
D(х) =
∑
ii
xa
(68)
3)
Теперь
необходимо
найти
критическое
значение
D
0
,
такое
,
что
если
D(х) >D
0
,
то
выборка
относится
к
первой
совокупности
,
а
,
если
D(x) < D
0
то
ко
второй
совокупности
.
D
0
находится
из
соотношения
:
D
0
=
)(
2
1
iji
vua +
∑
(69)
Подставляя
в
формулу
(68)
выборочные
значения
х
,
получаем
одно
из
названных
неравенств
,
что
позволяетотнести
изучаемый

Страницы