Page 327 - 4511
P. 327
Якість класифікації 2400 обєктів за допомогою отриманих
дискримінантних функцій можна оцінити, якщо у вікні на
рис.10 90 натиснути Classification Matrix
Рисунок.10.93. Якість класифікації 2400 еталонних
обєктів дискримінантним аналізом
Як видно з таблиці Classification Matrix якість класифіка-
ції становить 33.75%, що свідчить про незадовільну класифіка-
цію. Головним фактором, який призвів до цього результату – це
недостатність інформації про розподіл грубих помилок в ме-
режі (не враховано знак помилки). Спробуємо виправити цей
недолік у варіанті 2.
Варіант 2
(дискримінантний аналіз з врахування інформації про
знак грубої помилки в мережі)
В результаті моделювання сформований файл даних
(рис.10.94), в якому перші 3 колонки – це невязки полігонів, че-
тверта – номер ланки, в яку внесена груба помилка, і її знак.
1. Запускаємо STATISTICA.
2. Відкриваємо файл з даними:
File - Open – D\статистика \Spreadsheet1
326
