Diskussion:Diskriminanzanalyse/Archiv/1

message: Varianzanalyse und Diskriminanzanalyse sind zwei verschiedene Seiten der Medaille. Im univariaten Fall ist die Diskriminanzfunktion gerade identisch mit dem Quadrat der t-Statistik. Ich würde eher gerade die Interdependenz betonen. Weiterhin sollte erwähnt werden, daß im Falle normalverteilter Populationen die Fishershe Diskriminanzfunktion sowohl  mit der Bayes-Diskriminanzfunktion als auch mit der Maximum-Likelihood-Diskriminanzfunktion übereinstimmt.
übereinstimmt (Anderson: Multivariate Statistics o.ä.). (RL)
Der Artikel enthält teilweise Inhalte, die zur Varianzanalyse gehören und wahrscheinlich gibt es weitere Überschneidungen. Besser an einer Stelle gut erklärt als an mehreren Stellen nur halb gut. Thematische Doppelungen sind auch schlecht zu warten. Die Bilder und Beispiele sind aber toll. Es sollte nur noch ein bischen gestrafft werden. -- Nichtich 09:49, 27. Jul 2004 (CEST)
thread_title:  Varianzanalyse und Diskriminanzanalyse 

message: Wird im Text erwähnt aber nicht erklärt. Was ist das?
Der gewichtete Durchschnitt der gruppenspezifischen Kovarianzmatrizen. --Philipendula 14:27, 28. Jul 2004 (CEST)
thread_title:  gepoolte Kovarianz 

message: Was jetzt einzelne Teile des Artikels bei VA zu suchen hätten, ist mir nicht ganz klar. Die Mahalanobisdistanz wird natürlich immer da erwähnt, wo sie als Distanzmaß auch gebraucht wird, z.b. in der DA oder auch in der Clusteranalyse. 
Der Artikel mit dem Bayesschen Klassifikator trifft das Problem nicht ganz. In der DA unterscheidet man, ob man gleiche oder verschiedene Gruppengrößen hat. Was Du angegeben hast, könnte auch auf den Maximum-Likelihood-Klassifikator bei gleicher Gruppengröße zutreffen. 
Die grafische Darstellung der Diskriminanzfunktion habe ich mit Absicht unterlassen, denn ich persönlich bevorzuge die Distanzen. Wenn man nämlich mehr als zwei Gruppen hat, erhält man immer einen Zoo aus Diskriminanzfunktionen, was dann das Ganze wieder schwerfällig macht.
Ich mag es eigentlich nicht so gern, wenn ein Thema in 100 Fragmente zerfällt, von denen dann meisten 50% so schlecht geschrieben sind, dass sie für den gesamten Kontext unbrauchbar sind. An ein bisschen Redundanz ist noch niemand gestorben. Es handelt sich ja hier um eine Enzyklopädie und nicht um ein Glossar. Auch die exzellenten Artikel zeichnen sich durch epische Breite aus, hier stört sich kein Mensch an Redundanz.
Was die Einheitlichkeit der Symbolik anbelangt, wäre das sicher toll. Aber wer soll hier seine Güter aufgeben? Teilweise unterscheiden sich die Bezeichnungen schon in den unterschiedlichen Disziplinen, und jeder findet seine eigene supi. Ich auch. 
Eigentlich könntest Du Dich doch beispielsweise mal kreativ austoben, indem Du etwa einen Artikel über Multidimensionale Skalierung  schriebest, die passt auch in das gesamte Konzept. Oder LISREL, oder k-nächste Nachbarregel in der DA oder... Die Wikigemeinde würde Dir die Füße küssen.
Nix für ungut :-))) --Philipendula 14:32, 28. Jul 2004 (CEST)
thread_title:  Manchmal bin ich so müde... ;-) 

message: Vielleicht waere eine genauere Bestimmung dieser Begriffe angebracht - die Bilder machen zwar sehr schoen klar, woraufs ankommt, aber nicht was dann die tatsaechliche in Formeln gefasste (oder meinethalben auch in konkrete Begriffe) Definition ist... Ansonsten hab ich, allerdings erst nach einiger Link-Verfolgung viel durch den Artikel gelernt, also jedenfalls Dank deMN VerfasserN! Pirogo - 2004-10-09-16:33
Hast Du recht. Könnte man sogar in einem eigenen Artikel machen, weil diese Vorgehensweise in mehreren Verfahren Anwendung findet. --Philipendula 17:46, 9. Okt 2004 (CEST)
thread_title:  Intra/Intergruppenvarianz 

message: Ich bin gerade dabei mir DA anzueignen und mir ist es nicht gelungen das Zahlenbeispiel am Ende nachzuvollziehen. Die berechneten Kovarianzen und Mittelwerte stimmen, aber die erzielten Faktoren in f(x) sind in meiner Rechnung ungefähr doppelt so groß wie die im Beispiel. Eventl. liegt es auch an einem Fehler in meiner eigenen Rechnung. Verwendet habe ich die folgende Funktion:
f(\underline x)=( \underline x - \frac{1}{2} ( \underline \mu_I + \underline \mu_{II} ))^T \Sigma^{-1}( \underline \mu_I - \underline \mu_{II})
icefreshDC 16:09, 22. Juni 2010 (CEST)
thread_title:  Zahlen-Beispiel korrekt? 

message: Ist das erste Beispiel (Samenbeispiel) korrekt? So wie ich es bisher verstehe, müsste bei einem X=10 eine Zuordnung zur zweiten Gruppe stattfinden, da die Distanz zum Gruppenmittelwert geringer ist. Weiss es jemand genau? (nicht signierter Beitrag von 46.14.198.82 (Diskussion) 18:33, 15. Nov. 2013 (CET)
thread_title:  Samenbeispiel korrekt ? 

message: Man muss gut unterscheiden zwischen Likelihood und Wahrscheinlichkeitsdichte. Als Funktion der Wahrnehmung spricht man von Dichte, als Funktion der Parameter daentgegen von Likelihood. Fuer ein gutes Verstaendnis kann man da nicht deutlich genug sein.Nijdam 00:45, 6. Sep. 2007 (CEST)
replies: text: Wurde dieser Fehler häufig in edits gemacht? Falls ja, könnte man ganz oben auf der Diskussionsseite ja einen (permanenten) Hinweis anbringen. --Martin Thoma 03:35, 15. Aug. 2014 (CEST)
thread_title: Likelihood und Wahrscheinlichkeitsdichte

message: Im Artikel befinden sich einige Abbildungen, die keine (alternative) Bildbeschreibung enthalten. Könnte die bitte jemand nachtragen? Danke! --STBR – !? 12:52, 11. Okt. 2008 (CEST)
replies: text: a) Welche Bilder b) was meinst du mit alternativen Bildbeschreibungen? -- Philipendula 15:22, 11. Okt. 2008 (CEST)

text: Archivierung dieses Abschnittes wurde gewünscht von: --Martin Thoma 03:37, 15. Aug. 2014 (CEST)
thread_title:  Fehlende Bildbeschreibungen