673060883

Sprawozdanie z badań - model prognostyczny kondycji ekonomiczno-finansowej przedsiębiorstw metodą analizy dyskryminacyjnej

Rzeczywista przynależność obiektu	Populacja do której zaklasyfikowano obiekt na podstawie funkcji dyskryminacyjnej		Łączne liczebności próby danej populacji
	Gi	g2
G,	floo	n 01	N0
g2	nio	nu	N,

Na przekątnej tej macierzy znajduje się liczba trafnych klasyfikacji. Poza przekątną znajduje się liczba obiektów, które należały do grupy Gj, a na podstawie funkcji klasyfikacyjnej, zostały przypisane do grupy Gj.

Na podstawie macierzy klasyfikacji można wyznaczyć trafności klasyfikacji:

-    Globalną

_wt _ »00 +»11 N

gdzie N to ogólna liczba obiektów w próbie

-    Indywidualną dla poszczególnych grup

w,^r

n_u

ń;

gdzie N_f = n_j0 +n_n to łączna liczebność grupy Gi.

Przyjmuje się, że jest sens tworzyć funkcje dyskryminacyjne, jeśli uzyskujemy trafność klasyfikacji większą niż w przypadku losowej klasyfikacji obiektów.

Wymagania analizy dyskryminacyjnej

Aby w ogóle móc zastosować analizę dyskryminacyjną powinny być spełnione 2 założenia dotyczące zmiennych:

•    powinny one mieć łącznie wielowymiarowy rozkład normalny

•    macierze wariancji i kowariancji dla poszczególnych klas powinny być równe.

Zwłaszcza założenie pierwsze ma charakter mocno ograniczający, ponieważ wiele cech obiektów w badaniach społeczno - ekonomicznych ma charakter jakościowy. Najlepsze właściwości dyskryminujące mają zmienne zero - jedynkowe. Dzielą one w sposób naturalny badany zbiór na dwie klasy: mające daną cechę i nie posiadające danej cechy. Trzeba jednak pamiętać, że wyniki są tylko wtedy dobre jeżeli dane klasy są liniowo separowalne. W przeciwnym wypadku rezultaty nie są zadawalające. Obiekty

5