Übung - Lineare Diskriminanzanalyse

Author: Hans Lohninger

Stellen Sie sich vor, Sie sind der Manager einer Bank und haben das Problem, dass Sie zwischen echten und falschen Banknoten unterscheiden müssen. Links sehen Sie eine Banknote, die 1000 österreichische Schillinge wert ist (etwa 72.67 Euro). Sie messen einige Abstände auf der Banknote sowie ihre Breite und Höhe. Wenn Sie diese Werte von ca. 100 echten und 100 gefälschten Banknoten ermitteln, werden Sie eine Tabelle von 200 Beobachtungen mit einigen Variablen erhalten, die einer weiteren Analyse unterworfen werden kann.

Verwenden Sie den Datensatz FLURIEDW, um ein Modell zu erstellen, das auf der linearen Diskriminanzanalyse basiert und in der Lage ist, echte von falschen Banknoten zu unterscheiden (dieser Datensatz beinhaltet Daten zu Schweizer Frankennoten; er wurde freundlicherweise von H. Riedwyl zur Verfügung gestellt [Flury 1983]). Starten Sie das  DataLab , um das Modell zu berechnen.

Verwenden Sie das berechnete Modell, um herauszufinden, welche der folgenden Banknoten gefälscht sind:

Länge Links Rechts Unterseite Oberseite Diagonale
BN1 215.1 130.0 129.8 9.1 10.2 141.5
BN2 214.7 130.7 130.8 11.2 11.2 139.4
BN3 214.3 129.9 129.9 10.2 11.5 139.6
BN4 214.7 130.0 129.4 7.8 10.0 141.2

Sie können die Daten für diese vier Banknoten direkt ins  DataLab  laden und das gespeicherte Modell anwenden.