Многомерный статистический анализ в системе SPSS
Рис. 4.2.2. Лямбда Уилкса
По коэффициенту Уилкса (рис. 4.2.2) для второй функции значимость более 0.001, следовательно, ее для дискриминации использовать нецелесообразно.
Данные таблицы «Результаты классификации» (рис. 4.2.3) свидетельствуют о том, что для 93,3 % наблюдений классификация проведена корректно, высокая точность достигнута в первой и второй группах (100% и 91,7%), менее т
очные результаты получены в третьей группе (88, 9%).
Рис. 4.2.3. Результаты классификации
Информация о фактических и предсказанных группах для каждого клиента приведены в таблице «Поточечные статистики» (рис. 4.2.4).
В результате дискриминантного анализе высокой вероятностью определена принадлежность новых клиентов банка к обучающему подмножеству М3 – первый, второй и третий клиент (порядковый номера 31, 32, 33) отнесены к подмножеству М3 с соответствующими вероятностями 99%, 99% и 100%.
Номер наблюдения |
Фактическая группа |
Наивероятнейшая группа | |||
Предсказанная группа |
P(D>d | G=g) |
P(G=g | D=d) | |||
p |
ст.св. | ||||
1 |
2 |
2 |
0,720783301 |
2 |
0,97638652 |
. |
. |
. |
. |
. |
. |
31 |
несгруппированные |
3 |
0,728612614 |
2 |
0,999624597 |
32 |
несгруппированные |
3 |
0,000220059 |
2 |
0,999999998 |
33 |
несгруппированные |
3 |
1,52747E-09 |
2 |
1 |
Рис. 4.2.4. Поточечная статистика
Вероятность погашения кредита |
Функция | |
1 |
2 | |
1 |
-2,873 |
,503 |
2 |
-,289 |
-,652 |
3 |
3,258 |
,366 |
Рис. 4.2.5. Функции в центроидах групп
Координаты центроидов по группам приведены в таблице «Функции в центроидах групп» (рис. 4.2.5). Они используются для нанесения центроидов на карту восприятия (рис. 4.2.6).
Поле «Территориальной карты» разделено дискриминантными функциями на три области: в левой части находятся преимущественно наблюдения первой группы клиентов с очень низкой вероятностью погашения кредита, в правой части — третьей группы с высокой вероятностью, в средней — второй группы клиентов со средней вероятностью возврата кредита соответственно.
На рис. 4.2.7 (а – в) отражено расположение клиентов каждой из трех групп на плоскости двух дискриминантных функций D1(X) и D2(X). По этим графикам можно проводить детальный анализ вероятности погашения кредита внутри каждой группы, судить о характере распределения клиентов и оценивать степень их удаленности от соответствующего центроида.
Рис. 4.2.6. Карта восприятия для трех дискриминантных функций D1(X) и D2(X) (* — центроид группы)
Так же на рис. 4.2.7 (г) в той же системе координат приведен объединенный график распределения всех групп клиентов вместе со своими центроидами; его можно использовать для проведения сравнительного визуального анализа характера взаимного расположения групп клиентов банка с разными вероятностями погашения кредита. В левой части графика расположены заемщики с высокой вероятностью погашения кредита, в правой — с низкой, а в средней части — со средней вероятностью. Поскольку по результатам расчета вторая дискриминантная функция D2(X) оказалась незначима, то различия координат центроидов по этой оси незначительны.
|
|
|
|
Рис. 4.2.7. Расположение наблюдений на плоскости двух дискриминантных функций для групп с низкой (а), средней (б), высокой (с) вероятностью погашения кредита и для всех групп (г)
Список литературы
1. «Многомерный статистический анализ в экономических задачах. Компьютерное моделирование в SPSS», Вузовский учебник, 2009 г.
Другие рефераты на тему «Экономико-математическое моделирование»:
- Статистические методы обработки данных
- Статистические модели макроэкономики
- Использование линейного программирования для решения задач оптимизации
- Характеристика изменения социально-экономических показателей
- Принятие управленческих решений с использованием моделей выбора оптимальных стратегий в условиях полной неопределенности
Поиск рефератов
Последние рефераты раздела
- Выборочные исследования в эконометрике
- Временные характеристики и функция времени. Графическое представление частотных характеристик
- Автоматизированный априорный анализ статистической совокупности в среде MS Excel
- Биматричные игры. Поиск равновесных ситуаций
- Анализ рядов распределения
- Анализ состояния финансовых рынков на основе методов нелинейной динамики
- Безработица - основные определения и измерение. Потоки, запасы, утечки, инъекции в модели