2 Fragen zu Dapc

Hier sind einige Stichpunkte, die das statistische Vorgehen bei der DAPC-Methode (Discriminant Analysis of Principal Components) erklären: 1. **Ziel der DAPC**: Klassifikation von Beobachtungen in Gruppen basierend auf den Variablen. 2. **Datenvorbereitung**: - Auswahl der Variablen. - Bereinigung der Daten (Umgang mit fehlenden Werten, Ausreißern). 3. **Hauptkomponentenanalyse (PCA)**: - Reduktion der Dimensionalität der Daten. - Identifikation der Hauptkomponenten, die die meiste Varianz erklären. - Transformation der ursprünglichen Variablen in Hauptkomponenten. 4. **Diskriminanzanalyse**: - Anwendung der Diskriminanzanalyse auf die Hauptkomponenten. - Bestimmung der Gruppenmittelwerte und -varianzen. - Berechnung der Diskriminanzfunktionen zur Trennung der Gruppen. 5. **Modellvalidierung**: - Verwendung von Kreuzvalidierung zur Überprüfung der Klassifikationsgenauigkeit. - Analyse der Fehlklassifikationen. 6. **Interpretation der Ergebnisse**: - Visualisierung der Ergebnisse (z.B. durch Scatterplots der Hauptkomponenten). - Bewertung der Trennschärfe zwischen den Gruppen. 7. **Anwendung**: - Nutzung des Modells zur Klassifikation neuer Beobachtungen. - Interpretation der praktischen Relevanz der Ergebnisse. Diese Punkte bieten einen Überblick über das statistische Vorgehen bei der DAPC-Methode.

- **Zielsetzung**: Klassifikation von Beobachtungen inordefinierte Gruppen bas auf den Werten mehrerer Variablen. - **Datenvorbereitung**: - Auswahl der Variablen, die in die Analyse einfließen sollen. - Überprüfung der Daten auf fehlende Werte und Ausreißer. - Standardisierung der Variablen, falls erforderlich. - **Gruppenbildung**: - Definition der Gruppen, in die die Beobachtungen eingeteilt werden sollen. - Sicherstellung, dass die Gruppen ausreichend groß sind. - **Berechnung der Diskriminanzfunktionen**: - Ermittlung der Mittelwerte der Variablen für jede Gruppe. - Berechnung der Varianz-Kovarianz-Matrizen für die Gruppen. - Ableitung der Diskriminanzfunktionen, die die Gruppen am besten trennt. - **Klassifikationsregel**: - Festlegung einer Regel zur Zuordnung neuer Beobachtungen zu den Gruppen basierend auf den Diskriminanzfunktionen. - **Validierung**: - Anwendung von Kreuzvalidierung oder anderen Techniken zur Überprüfung der Klassifikationsgenauigkeit. - Analyse der Fehlklassifikationen und Anpassung der Modelle, falls nötig. - **Interpretation der Ergebnisse**: - Analyse der Diskriminanzkoeffizienten zur Bewertung der Wichtigkeit der Variablen. - Visualisierung der Ergebnisse, z.B. durch grafische Darstellungen der Gruppenverteilung. - **Berichterstattung**: - Dokumentation der Methodik, Ergebnisse und Schlussfolgerungen in einem Bericht oder einer Präsentation.