「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---036

★ 標準化された正準判別関数係数 ★

8743.　標準化された正準判別関数係数　すいません　2005/12/18 (日) 11:54
└8744.　Re: 標準化された正準判別関数係数　青木繁伸　2005/12/18 (日) 16:52
　└8745.　Re^2: 標準化された正準判別関数係数　すいません　2005/12/18 (日) 17:18
　　└8746.　Re^3: 標準化された正準判別関数係数　青木繁伸　2005/12/18 (日) 17:31
　　　└8747.　Re^4: 標準化された正準判別関数係数　すいません　2005/12/18 (日) 19:55
　　　　└8752.　Re^5: 標準化された正準判別関数係数　青木繁伸　2005/12/18 (日) 21:25

8743.　標準化された正準判別関数係数　すいません　　2005/12/18 (日) 11:54

判別分析で標準化された正準判別関数係数で判別に貢献していると判定された説明因子が正準判別関数では0となっています。これはどのように判断したらよろしいでしょうか。教えてください。

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8744.　Re: 標準化された正準判別関数係数　青木繁伸　　2005/12/18 (日) 16:52

> 判別分析で標準化された正準判別関数係数で判別に貢献していると判定された説明因子が正準判別関数では0となっています。これはどのように判断したらよろしいでしょうか。教えてください。

これだけの情報では，回答の材料になりませんね。
回答のしようがないでしょう。

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8745.　Re^2: 標準化された正準判別関数係数　すいません　　2005/12/18 (日) 17:18

>
> これだけの情報では，回答の材料になりませんね。
> 回答のしようがないでしょう。

失礼しました。初心者奈もので。。もしよかったらどのような情報があればよいか教えてください。度々すいません。

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8746.　Re^3: 標準化された正準判別関数係数　青木繁伸　　2005/12/18 (日) 17:31

> もしよかったらどのような情報があればよいか教えてください。

直接対面して質問するときに相手に説明する程度の情報が必要ですよね。
インターネットでは，あなたが分析したデータや，結果を見ることすらできないのですから。

直接対面して説明を受けるような情報すらなくては，お答えはできないでしょう。

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8747.　Re^4: 標準化された正準判別関数係数　すいません　　2005/12/18 (日) 19:55

度々おそれいります。
SPSSを使用し，優良企業とそうでない企業の判別分析を行おうと思っています。
そこで幾つかの指標の組み合わせを検討した結果，売上債権回転期間・有利子負債利子率・総資産営業キャッシュフロー・株主資本比率・当座比率・付加価値額が良いだろうとの結論になりました。判別分析の結果，固有値・Wilkのラムダの数値は以下の通りになりました。

固有値
関数固有値分散の % 累積 % 正準相関
1 1.722(a) 100.0 100.0 .795
a 最初の 1 個の正準判別関数が分析に使用されました。

Wilks のラムダ
関数の検定 Wilks のラムダカイ2乗自由度有意確率
1 .367 37.054 6 .000

標準化された正準判別関数係数についてはこのようにでましたので当座比率はともかく付加価値は，判別式にかなり貢献しているのだと判断しましたが，
関数
1
売上債権回転期間 -.449
有利子負債利子率 -.716
総資産営業キャッシュフロー率 .243
株主資本比率 .855
当座比率 .012
付加価値額 .421

標準化された正準判別関数係数
関数
1
売上債権回転期間 -.449
有利子負債利子率 -.716
総資産営業キャッシュフロー率 .243
株主資本比率 .855
当座比率 .012
付加価値額 .421

正準判別関数係数では下のように当座比率と付加価値の数字が0となってしまっています。この二つの指標は判別に貢献していないと判断するのか，それともエラーでこのような数字になってしまったのか判断に困ってしまっているところです。長くなりました。すいません。

正準判別関数係数
関数
1
売上債権回転期間 -.188
有利子負債利子率 -.593
総資産営業キャッシュフロー率 .032
株主資本比率 .047
当座比率 .000
付加価値額 .000
(定数) .330
標準化されていない係数

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8752.　Re^5: 標準化された正準判別関数係数　青木繁伸　　2005/12/18 (日) 21:25

標準化されていない係数は，元の変数の取る値のオーダーに影響を受けますからね。
元の変数が，ほかの変数より大きな値を取るんじゃないですか？

たとえば，A, B 二つの変数が同じくらいの重要性を持っているとき，A は-1~1 程度の値なのに，B は -10000~10000 程度の値を取るとしたとき,
標準化しない係数は同じ程度の値にはならないと思いますよね。もし，A に対する係数が2なら，B に対する値は2/10000程度になるとおもいませんか？係数と，変数値を掛け合わした数値がほぼおなじくらいになるということで。で，B に対する係数は0.0002と言うことでしょうが，SPSS が結果を小数点以下3桁までしか書かないとすれば 0.0002 と言う数値は 0.000 としか書かれない。

ということで，取りあえずは，「付加価値額」変数の数値を10000分の1くらいにして再度分析してみられれば？

重回帰分析の場合を例にして実例を書いてみましょうか

データは
x1　　　　　x2　　　　　　y
0.6391186 6459.469 1.305792
-1.220460 13028.78 -1.410434
-2.263588 -11428.90 -1.066716
-0.02959722 10422.90 1.252705
-0.3145495 -7544.508 -0.1845041
0.8152722 -13327.61 -0.291878
0.05422331 -4340.872 -1.051194
0.9709409 1400.762 0.3180434
0.2508777 14491.14 1.468702
1.097762 -9161.148 -0.3405161

相関係数行列は

y 1.00000
x1 0.50000 1.00000
x2 0.50000 0.00000 1.00000
y x1 x2

で，x1とy，x2とyは同じ影響度で，x1とx2は無相関です。

偏回帰係数標準誤差 t値 P値標準化偏回帰係数
x1 0.5000000 0.2672613 1.8708283 0.10355 0.4999999
x2 4.999999e-05 2.672612e-05 1.8708285 0.10355 0.5000000
定数項 -4.449999e-08 0.2672613 0.0000002 1.00000

標準化偏回帰係数は同じですが，偏回帰係数は10000倍違いますね。

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