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A-priori-Wahrscheinlichkeiten
Gruppenzugehörigkeit prognostizieren für
Darstellung der Ergebnisse

A-priori-Wahrscheinlichkeiten

Wenn Sie die A-priori-Wahrscheinlichkeiten der Gruppenzugehörigkeit kennen, geben Sie diese Werte ein. Sie können die Wahrscheinlichkeiten eingeben oder Konstanten (K) angeben, die gespeicherte Werte enthalten. Geben Sie für jede Gruppe einen Wert ein.

Wenn z. B. 60 % einer Grundgesamtheit zu Gruppe A gehören und 40 % zu Gruppe B, betragen die A-priori-Wahrscheinlichkeiten 0,60 und 0,40.

Durch die Eingabe von A-priori-Wahrscheinlichkeiten können bessere Analyseergebnisse erzielt werden. Minitab ordnet den ersten Wert der Gruppe mit dem kleinsten (niedrigsten) Gruppenbezeichner zu, den zweiten Wert der Gruppe mit dem zweitkleinsten (zweitniedrigsten) Gruppenbezeichner usw. Wenn es sich bei den Gruppenbezeichnern um Textwerte handelt, bestimmt Minitab den Rang nach deren Wertereihenfolge. Weitere Informationen zur Wertereihenfolge finden Sie unter Ändern der Anzeigereihenfolge von Textwerten in der Minitab-Ausgabe.

Hinweis

Wenn die Wahrscheinlichkeiten nicht in der Summe 1 ergeben, werden sie von Minitab normalisiert. Wenn Sie keine A-priori-Wahrscheinlichkeiten eingeben, verwendet Minitab für die Analyse gleiche Wahrscheinlichkeiten.

Weitere Informationen zu A-priori-Wahrscheinlichkeiten finden Sie unter Was sind A-posteriori-Wahrscheinlichkeiten und A-priori-Wahrscheinlichkeiten?.

Gruppenzugehörigkeit prognostizieren für

Um Beobachtungen mit unbekannten Gruppen zu klassifizieren, geben Sie eine oder mehrere Spalten ein, die neue Daten für die einzelnen Prädiktoren enthalten. Jede Zeile enthält die Messwerte für eine Beobachtung. Die Anzahl der Konstanten oder Spalten muss der Anzahl der Prädiktoren entsprechen. Weitere Informationen finden Sie unter Prognostizieren der Gruppenzugehörigkeit für neue Beobachtungen mit der Diskriminanzanalyse.

Darstellung der Ergebnisse

Nichts anzeigen: Sämtliche Ergebnisse werden unterdrückt, jedoch werden sie gespeichert, sofern Sie dies festgelegt haben.
Klassifikationsmatrix: Es werden nur die Klassifikationsmatrix und eine Statistiktabelle angezeigt.
Vorheriges und LDF, Distanzen und Zusammenfassung der Fehlklassifikation: Es werden die Klassifikationsmatrix, die quadrierte Distanz zwischen den Gruppenzentren, die lineare Diskriminanzfunktion sowie eine Zusammenfassung der fehlklassifizierten Beobachtungen angezeigt.
Vorheriges und Mittelwert, Standardabweichung und Kovarianzzusammenfassung: Es werden die Klassifikationsmatrix, die quadrierte Distanz zwischen den Gruppenzentren, die lineare Diskriminanzfunktion (oder die Tabelle der verallgemeinerten quadrierten Distanz), eine Zusammenfassung der fehlklassifizierten Beobachtungen, Mittelwerte Standardabweichungen und Kovarianzmatrizen angezeigt, jeweils für die einzelnen Gruppen und zusammengefasst.
Vorheriges und Zusammenfassung der Klassifikation: Es werden die Klassifikationsmatrix, die quadrierte Distanz zwischen den Gruppenzentren, die lineare Diskriminanzfunktion, eine Zusammenfassung der fehlklassifizierten Beobachtungen, Mittelwerte Standardabweichungen und Kovarianzmatrizen, jeweils für die einzelnen Gruppen und zusammengefasst, sowie eine Zusammenfassung der Klassifikation aller Beobachtungen angezeigt. Minitab kennzeichnet fehlklassifizierte Beobachtungen mit zwei Sternchen neben der Beobachtungszahl.