实例：通过收集15家已陷入财务困境公司前一年的财务数据及14家未陷入财务困境公司前一年的财务数据组成训练样本数据集，数据包含4个预测变量（资产负债率、流动资产周转率、总资产报酬率及营业收入增长率）和1各分组变量（因变量：1代表陷入财务困境公司，0代表非财务困境公司）。试判断，某公司前一年的财务数据分别为75.25,0.84,1.62,16.20，该公司在这一年是否会陷入财务困境。
代码如下:>data<-read.csv("caiwu.csv",header= T) #读取样本数据集 >head(data) #查看前几行数据
显示数据样式为：
>library(MASS) #加载MASS包
>p<-lda(y~x1+x2+x3+x4,data=data);p
>newdata<-data.frame(x1=75.25,x2=0.84,x3=1.62,x4=16.20)
>predict(p,newdata)#
根据输出的结果可以看出，在判别规则下该公司属于因变量y中的“1”类，即表示该公司在这一年中很可能陷入财务危机。
| 
发表于 2016-1-5 17:15:10
楼主