内容
グループ1(G1)、グループ2(G2)とあって、それぞれのデータがある。
このとき、あるデータA=70があったとき、Aは、グループ1に属するか、
グループ2に属するかを見たい。
ただし、前回と違い、このG1,G2の分散は異なる。
方法
1.データを作成・読み込む(前回と同じ)
<<グループ1、グループ2のデータが1項目しかないとき>>
例:ある試験 受験者10人(うち、5人合格)
グループ1(合格者):100,75,80,90,95
グループ2(不合格):68,65,50,40,55
Rでの入力:
label<-c(rep(1,5),rep(2,5))
g1<-c(100,75,80,90,95)
g2<-c(68,65,50,40,55)
2.各グループの平均と分散を求める
Rでの入力:
xbar1<-mean(g1)
xbar2<-mean(g2)
s1<-var(g1)
s2<-var(g2)
3.マハラノビスの距離の値を求める
a<-70
mahalanobis(a,xbar1,s1)
mahalanobis(a,xbar2,s2)
距離が近いほう(数字が小さいほう)のグループに属すると考えられる。
グループ1(G1)、グループ2(G2)とあって、それぞれのデータがある。
このとき、あるデータA=70があったとき、Aは、グループ1に属するか、
グループ2に属するかを見たい。
ただし、前回と違い、このG1,G2の分散は異なる。
方法
1.データを作成・読み込む(前回と同じ)
<<グループ1、グループ2のデータが1項目しかないとき>>
例:ある試験 受験者10人(うち、5人合格)
グループ1(合格者):100,75,80,90,95
グループ2(不合格):68,65,50,40,55
Rでの入力:
label<-c(rep(1,5),rep(2,5))
g1<-c(100,75,80,90,95)
g2<-c(68,65,50,40,55)
2.各グループの平均と分散を求める
Rでの入力:
xbar1<-mean(g1)
xbar2<-mean(g2)
s1<-var(g1)
s2<-var(g2)
3.マハラノビスの距離の値を求める
a<-70
mahalanobis(a,xbar1,s1)
mahalanobis(a,xbar2,s2)
距離が近いほう(数字が小さいほう)のグループに属すると考えられる。