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正準判別分析をやってみた2　
(正準判別分析をやってみた1)
データはエヴェリット (2007) の頭蓋骨データ

青木先生のcandis関数

rescandis <- candis(skulls[2:5],skulls[1])

#　結果print(rescandis)
基本はhttp://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/candis.htmlを参照

lda関数、エヴェリット (2007) と関連するところだけ列挙

判別係数　#ldaのCoefficients of linear discriminants、エヴェリット (2007) の正準係数
axis 1 axis 2 axis 3 axis 4
MB -0.126676 0.038738 0.092768 -0.14883986
- 中略 -
NH -0.082851 -0.077293 -0.294589 -0.06685888
constant 2.283887 -22.530493 4.409749 36.07126158

判別結果　#エヴェリット (2007) のプラグイン推定による分類表
classification
group
c1850BC c200BC c3300BC c4000BC cAD150
c1850BC　15 2 4 4 5
- 中略 -
cAD150 　4 9 4 2 11

$pooled.cov #エヴェリット (2007) の共分散構造：等分散性
MB BH BL NH
MB 21.110805 0.036782 0.07908 2.0090
BH 0.036782 23.484598 5.20000 2.8451
BL 0.079080 5.200000 24.17908 1.1333
NH 2.008966 2.845057 1.13333 10.1526


その他
ans <- predict(reslda)　#lda関数による判別の結果を返す
candis関数では以下に一致

$p.Bayes はベイズ確率。predict(reslda)の$posterior。判別後のケースごとの確率
$can.score は判別得点。predict(reslda)の$xと一致
$classificationは分類。predict(reslda)の$class (だと思う)
# groupは元の群、classificationは判別関数による分類

candis関数のprintについて
printで判別結果がうまくでないときがある。resultオブジェクト生成の問題のようだ