離散判別分析中燕數選取之研究

• Main Authors: 陳燕鑾, CHEN, YAN-LUAN
• Language: 中文
• Published: 國立政治大學
• Subjects: 離散判別分析; 變數選取; 階數; LEVEL; GOLDSTEIN; RABINOWITZ; DILLON
• Online Access: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22B2002005741%22.

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。