Page 318 - 4511

4. У будь-якої змінної після наступного кроку було б зна-
чення допуску менше, ніж визначене в полі Tolerance (0.01).

F to enter/remove. Роблячи крок вперед при аналізі,
STATISTICA вибере змінну для включення в модель, яка дає
максимальний істотний (додатковий) вклад в дискримінацію
між групами; тобто, STATISTICA вибере змінну з найбільшим
значенням F (більше, ніж визначене користувачем F в полі F to
enter). Ступаючи назад, STATISTICA вибере змінну для виклю-
чення з найменшим значення F (менше, ніж визначене корис-
тувачем F в полі F to remove). Тому, якщо ми хочемо ввести усі
змінні в прямий покроковий аналіз, встановлюйте значення F
to enter якомога менше (і F to remove = 0).
Якщо ви хочете видалити усі змінні з моделі, один за ін-
шим, встановлюйте значення F to enter дуже великим (напри-
клад, 9999) і також значення F to remove теж дуже великим, але
трохи менше ніж F to enter (наприклад, 9998). Пам'ятайте, що F
to enter повинен завжди бути більшим, чим F to remove.

Tolerance. На кожному кроці STATISTICA вичислить
2
множинну кореляцію (R ) для кожної змінної з усіма іншими
змінними, які нині включаються в модель. Значення допуску
2
(Tolerance) змінної буде тоді вичислене як 1 - R . Таким чином,
значення допуску - міра надмірності відповідної змінної.
Наприклад, якщо у змінної, яку передбачається ввести в
модель, є значення допуску 0.01, тоді цю змінну можна вва-
жати на 99 % надмірною, порівняно зі змінними, вже включе-
ними в модель. Коли одна або більше змінних стають занадто
надмірними, коваріаційна матриця змінних, включених в мо-
дель, не може бути інвертована і дискримінантний аналіз не
може бути виконаний.
Рекомендується залишати значення допуску, прийнятим
за умовчанням 0.01. Якщо змінна включена в модель, яка на бі-
льше ніж 99 % надмірна з іншими змінними, то її практичний
вклад в удосконалення дискримінаційної сили моделі буде сум-
нівний і, окрім того, може привести до нестійких оцінок пара-
метрів.

317