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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   Unten   Oben   Diagonal
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.




Last Update: 2012-10-08