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離散判別分析中燕數選取之研究陳燕鑾, CHEN, YAN-LUAN Unknown Date (has links)
有關離散資料的判別分析問題，在各種應用領域內扮演著相當重要的角色。例如醫療
診斷、消費者購買行為之研究等等。然而在研究分析的過程當中，因為少數離散變數
（含二個以上的階數（level ））的增加即能引起狀態（state ）的遽增，從而導致
模型建立的複雜性以及抽樣估計上種種難以克服的困難。因此在上述情況之下，對離
散判別模型之建立與分析的問題便特別值得我們重視。
本文基於此種需要，期能研究一些”最佳”變數組之尋求的方法並且找出各種方法的
適用狀況及優劣得失。最重要的是設計更優良迅速的電腦通式，以加強各種方法之使
用強度。
本文結構預計分五章討論：
第一章 緒論：將詳述研究動機及目的，並闡述本研究之結構與貢獻。
第二章 判別分析的基本理論：探討有關離散資料方面之判別分析法。
第三章 變數選取之理論與方法：最主要是探討Goldstein 與Rabinowitz〔１９７５
〕提出的以判別值距離為基礎之變數選取法，及Goldstein 和Dillon〔１９７７〕發
展的Forward 變數選取法，和兩者之優劣點。並改進原始程式，以應用在套裝軟體之
上。
第四章 模擬分析：利用模擬技術探討各方法的適用狀況。
第五章 結論：在此章將提出研究之結果。
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