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Probabilités a priori
Prédire une adhésion à un groupe pour
Affichage des résultats

Probabilités a priori

Si vous connaissez les probabilités d'appartenance a priori dans les groupes, saisissez leurs valeurs. Vous pouvez saisir les probabilités ou spécifier des constantes (K) contenant des valeurs stockées. Entrez une valeur pour chaque groupe.

Par exemple, si 60 % d'une population appartient au groupe A et 40 % au groupe B, les probabilités a priori sont 0,60 et 0,40.

La saisie de probabilités a priori peut améliorer les résultats de l'analyse. Minitab affecte la première valeur au groupe avec l'identificateur le plus petit (inférieur) ; la deuxième valeur au groupe avec le deuxième identificateur le plus petit (inférieur), et ainsi de suite. Si les identificateurs de groupes sont des valeurs de texte, Minitab détermine leur rang en fonction de l'ordre des valeurs. Pour plus d'informations sur l'ordre des valeurs, reportez-vous à la rubrique Modification de l'ordre d'affichage des valeurs de texte dans les résultats de Minitab.

Remarque

Si la somme des probabilités n'est pas égale à 1, Minitab les normalise. Si vous n'entrez aucune probabilité a priori, Minitab utilise des probabilités égales pour l'analyse.

Pour plus d'informations sur les probabilités a priori, reportez-vous à la rubrique Que sont les probabilités a priori et les probabilités a posteriori ?.

Prédire une adhésion à un groupe pour

Pour classer les observations avec des groupes inconnus, indiquez des colonnes contenant les nouvelles données de chaque prédicteur. Chaque ligne contient les mesures d'une observation. Le nombre de constantes ou de colonnes doit être égal au nombre de prédicteurs. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique Utiliser l'analyse discriminante pour prédire l'appartenance à un groupe pour de nouvelles observations.

Affichage des résultats

Ne pas afficher: Supprimez tous les résultats, mais stockez-les si nécessaire.
Matrice de classement: Affichez uniquement la matrice de classement et un tableau de statistiques.
Résultats ci-dessus plus fld, distances et récapitulatif des mauvais classements: Affichez la matrice de classement, la distance quadratique entre les centres des groupes, la fonction discriminante linéaire et un récapitulatif des observations mal classées.
Résultats ci-dessus plus moyenne, écarts types et récapitulatif des covariances: Affichez la matrice de classement, la distance quadratique entre les centres des groupes, la fonction discriminante linéaire (ou le tableau Distance quadratique généralisée), un récapitulatif des observations mal classées, les moyennes, les écarts types et les matrices de covariance, pour chaque groupe et regroupement.
Résultats ci-dessus plus récapitulatif complet des classements: Affichez la matrice de classement, la distance quadratique entre les centres des groupes, la fonction discriminante linéaire, un récapitulatif des observations mal classées, les moyennes, les écarts types, les matrices de covariance, pour chaque groupe et regroupement, ainsi qu'un récapitulatif du classement de toutes les observations. Minitab identifie les observations mal classées avec deux astérisques à côté du numéro.