離散判別分析中燕數選取之研究
有關離散資料的判別分析問題，在各種應用領域內扮演著相當重要的角色。例如醫療 診斷、消費者購買行為之研究等等。然而在研究分析的過程當中，因為少數離散變數 （含二個以上的階數（level ））的增加即能引起狀態（state ）的遽增，從而導致 模型建立的複雜性以及抽樣估計上種種難以克服的困難。因此在上述情況之下，對離 散判別模型之建立與分析的問題便特別值得我們重視。 本文基於此種需要，期能研究一些”最佳”變數組之尋求的方法並且找出各種方法的 適用狀況及優劣得失。最重要的是設計更優良迅速的電腦通式，以加強各種方法之使 用強度。 本文結構預計分五章討論： 第一章 緒論：將詳述研究動機及目的，並闡述本...
| Main Authors: | , |
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| Language: | 中文 |
| Published: |
國立政治大學
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22B2002005741%22. |
| Summary: | 有關離散資料的判別分析問題，在各種應用領域內扮演著相當重要的角色。例如醫療
診斷、消費者購買行為之研究等等。然而在研究分析的過程當中，因為少數離散變數
（含二個以上的階數（level ））的增加即能引起狀態（state ）的遽增，從而導致
模型建立的複雜性以及抽樣估計上種種難以克服的困難。因此在上述情況之下，對離
散判別模型之建立與分析的問題便特別值得我們重視。
本文基於此種需要，期能研究一些”最佳”變數組之尋求的方法並且找出各種方法的
適用狀況及優劣得失。最重要的是設計更優良迅速的電腦通式，以加強各種方法之使
用強度。
本文結構預計分五章討論：
第一章 緒論：將詳述研究動機及目的，並闡述本研究之結構與貢獻。
第二章 判別分析的基本理論：探討有關離散資料方面之判別分析法。
第三章 變數選取之理論與方法：最主要是探討Goldstein 與Rabinowitz〔１９７５
〕提出的以判別值距離為基礎之變數選取法，及Goldstein 和Dillon〔１９７７〕發
展的Forward 變數選取法，和兩者之優劣點。並改進原始程式，以應用在套裝軟體之
上。
第四章 模擬分析：利用模擬技術探討各方法的適用狀況。
第五章 結論：在此章將提出研究之結果。
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