正準判別関数係数の符号

判別分析をした場合、標準化された正準判別関数係数がそれぞれの説明変数に出てきます。絶対値が大きいほど目的変量と関係しているとありますが、正準判別関数係数の符号はどう解釈すればいいのでしょうか。目的変量が生と死の評価だった場合、符号でどの説明変数が死と関連しているか分からないもんでしょうか？重回帰分析では標準偏回帰係数の符号で説明変数への寄与が分かるそうですが、目的変量が定性であっても重回帰分析してもいいんでしょうか？できれば重回帰分析と判別分析の両方をしたいです。

No.2 ベストアンサー 回答者： kamiyasiro 回答日時： 2017/08/19 18:00

#1です。

重回帰分析と線形判別分析は同じ、ということをご存じなかったみたいなので・・・

もし、線形判別分析とは違う分析をされたいのであれば、
重回帰分析の代わりにロジスティック回帰分析をされてはいかがでしょう。

ただし、ロジスティック回帰分析は、正例・負例が重なり合っていないと
動きません。ご注意ください。

この回答へのお礼

同じでしたか、ロジスティック回帰分析についても勉強しようと思います。

お礼日時：2017/08/19 18:06

No.1 回答者： kamiyasiro 回答日時： 2017/08/19 17:55

企業でSQCを推進する立場にある者です。

線形判別分析の（標準化されていてもいなくても）判別係数は、
境界超平面の法線ベクトルになります。

ただし、平面の法線は、空間の正負どちらにも向けることができますので、
私も経験がありますが、ソフトによって、正負はまちまちです。

ただ、多くのソフトが、判別関数が正になれば正例と判定するときに、
境界平面の正例側に法線ベクトルを向けますので、
判別係数が正ならば順方向に効いているように、
負ならば逆方向に効いているように考えて良いと思います。
ですが、あくまでも、ソフトの仕様を見て下さい。

なお、
古典的な判別分析と同じ性質（境界面）を持つ分類器は、
現在のデータサイエンスでは線形識別器と言われますが、
解き方は重回帰分析です。
目的変数が質的変数であっても構いません。

それが証拠に、
判別分析の負荷量ベクトル（判別係数）の単位ベクトルと
重回帰分析の標準偏回帰係数をベクトルとして見たときの単位ベクトルは
全く等しいです。

この回答へのお礼

ご丁寧にありがとうございます。なかなか難解ですね。。

お礼日時：2017/08/19 18:02