Metodo matrices de covarianzas

Universidad politécnica de San Luis potosí

Caso: Tarjetas de crédito

Resultados de la prueba

M de Box 1871.274

F Aprox. 88.229

gl1 21

gl2 1441802.743

Sig. .000

Contrasta la hipótesis nula de que las matrices de covarianzas poblacionales son iguales.

Las matrices de covarianza no son iguales nos resulta a .000 entonces son diferentes

Autovalores

Función Autovalor % de varianza % acumulado Correlación canónica

dimension0 1 .307a 100.0 100.0 .485

a. Se han empleado las 1 primeras funciones discriminantes canónicas en el análisis.

Podemos observar que en la función uno es donde mejor se clasifican las funciones de la variabilidad del porcentaje acumulado ya que nos arroja un 100%

( Matriz de confunción)

Resultados de la clasificacióna

tarjeta Grupo de pertenencia pronosticado Total

0 1

Original Recuento dimension2 0 345 18 363

1 149 145 294

% dimension2 0 95.0 5.0 100.0

1 50.7 49.3 100.0

a. Clasificados correctamente el 74.6% de los casos agrupados originales.

Podemos ver que en el origen 0 clasificó bien 345 en el grupo 0 y clasificó 18 esos están en error

Podemos ver que en el origen 1 clasificó bien 145 en el grupo 1 y clasificó mal 144

Tenemos un total de datos absolutos clasificados correctamente de = 490

Y en el total de porciento tenemos los datos clasificados correctamente porcentualmente con un = 74.6%

Coeficientes estandarizados de las funciones discriminantes canónicas

Función

1

x1 .014

x2 .070

x3 .495

x4 .663

x5 -.075

x6 .294

La variable más importante de la función uno es el X4

Coeficientes de la función de clasificación

tarjeta

0 1

x1 .235 .236

x2 .176 .192

x3 -.241 -.064

x4 -.029 .134

x5 .009 .008

x6 -3.195E-5 3.634E-5

(Constante) -5.135 -6.291

Funciones discriminantes lineales de Fisher

Ecuación d función 0= -5.135+.235 *(x1)+.176*(x2)-.241*(x3)-.029*(x4)+.009*(x5)-3.195E-5*(X6)

Ecuación de la funcioón 1= -6.291+.236*(x1)+.192*(x2)-.064*(x3)+.134*(x4)+.008*(x5)+3.634E-5*(x6)

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