Function 2 = 0,013 + 0,391 Profitab

Function 2 = 0,013 + 0,391 Profitability Factor + 0,509 Solvency / Leverage Factor -
0,245 Liquidity Factor + 0,819 Activity Factor
Function 3 = -0,011 - 0,578 Profitability Factor - 0,129 Solvency / Leverage Factor + 0,649 Liquidity Factor + 0,542 Activity Factor
Function 4 = 0,035 - 0,089 Profitability Factor + 0,913 Solvency / Leverage Factor + 0,400 Liquidity Factor - 0,352 Activity Factor

There are eight groups and four factors available, so four canonical discriminant functions can be used at most.
The canonical correlation measures the association between the discriminant scores and
the groups. Table 8 shows the explained part of the variances by group differences. It also shows that the first discriminant function explains the maximum amount of the variance as it is defined in the basic model of the multiple discriminant analysis.
Functions at group centroids are presented in Table 9. The method included taking the original value for a case on each variable, multiplying it by the coefficient for that variable, and then adding these products along with the constant term compute group Centroids. For instance, the group centroids of the food, beverage and tobacco sector which is seen in the first row of the first function of table 9 is calculated by the following equation:

Group Centroid of Food, Beverage, Tobacco Sectors for Function 1 = - 0,033 + 0,814 * (- 0,09) - 0,293 * (- 0,10) + 0,671 * (- 0,40) - 0,014 * (- 0,03) = -0,3449

As can be seen in Table 9, the first factor does the best discrimination between the food, beverage, tobacco sector (first sector) and product of woods sector (sixth sector). However, the first function is not able to discriminate the food, beverage, tobacco sector (first sector) and textile, wearing apparel, leather industries (eigth sector) etc.
The classification results are shown in Table 10. In the table, the bold values are correctly classified by the analysis. Correctly classified cases are 656 out of 1899, and the overall classification rate is 34.5 %. Certainly, the classification accuracy would be higher if the number of the sectors used in the analysis decreased. Using the same factors, only the pre­ determined years or pre-determined sectors can be investigated. To demonstrate, two-group discriminant analysis was employed using the same factors as when using factor analysis. Since the basic objective of the study is to do discrimination for the whole sub-sectors of the manufacturing industry, the results of the two-group discriminant analysis is not shown in detail and only the final classification statistics are displayed. Prior probability for each group is equal to 50 %.
Classification accuracy is equal to 78.3% for the food, beverage, tobacco and manufacture of paper and paper products, printing and publishing sectors.
Classification accuracy is equal to 70.2% companies in manufacture of chemical and of chemical petroleum, rubber, plastics and manufacture of paper and paper products, printing and publishing
The percentage of correctly-classified grouped cases is only 50.1% for the manufacture of chemical and of chemical petroleum, rubber, plastics and manufacture of fabricated metal products, machinery, and equipment sectors, so the canonical discrimination functions are unsuccessful in distinguishing these two sectors. Group statistics in Table 5 also indicates that neither of the factor scores are different for the companies of these two sectors.

Kết quả (Việt) 1:

Yếu tố lợi nhuận chức năng 2 = 0,013 + 0,391 + 0,509 khả năng thanh toán / tận dụng yếu tố -Yếu tố thanh khoản 0,245 + 0,819 hoạt động yếu tốChức năng 3 = các yếu tố lợi nhuận-0,011-0,578 - 0,129 khả năng thanh toán / tận dụng yếu tố, yếu tố thanh khoản 0,649 + 0,542 hoạt động yếu tốChức năng 4 = 0,035 - yếu tố lợi nhuận 0,089 + 0,913 khả năng thanh toán / tận dụng yếu tố + 0,400 thanh khoản Factor – nhân tố hoạt động 0,352Không có tám nhóm bốn yếu tố có sẵn, vì vậy bốn chức năng biệt thức kinh điển có thể được sử dụng nhiều nhất.Tương quan kinh điển các biện pháp liên kết giữa các điểm biệt thức vàCác nhóm. Bảng 8 cho thấy một phần giải thích của các chênh lệch bởi nhóm khác biệt. Nó cũng cho thấy rằng các chức năng biệt thức đầu tiên giải thích số tiền tối đa của phương sai như nó được định nghĩa trong mô hình cơ bản của phân tích biệt thức nhiều.Các chức năng tại nhóm centroids được trình bày trong bảng 9. Các phương pháp bao gồm Lấy giá trị ban đầu cho một trường hợp trên mỗi biến, nhân nó bởi hệ số đối với biến đó, và sau đó thêm các sản phẩm này cùng với các thuật ngữ liên tục tính nhóm Centroids. Ví dụ, nhóm centroids của các lĩnh vực thực phẩm, đồ uống và thuốc lá được xem trong dòng đầu tiên của các chức năng đầu tiên của bảng 9 được tính theo phương trình sau:Nhóm Centroid của thực phẩm, đồ uống, thuốc lá ngành cho chức năng 1 = - 0,033 + 0,814 * (- 0,09) - 0,293 * (- 0,10) + 0,671 * (- 0,40) - 0,014 * (- 0,03) = - 0,3449Như có thể được nhìn thấy trong bảng 9, các yếu tố đầu tiên không phân biệt đối xử tốt nhất giữa các thực phẩm, đồ uống, thuốc lá khu vực kinh tế (ngành một) và các sản phẩm của rừng sector (thứ sáu khu vực). Tuy nhiên, chức năng đầu tiên là không thể phân biệt đối xử thực phẩm, đồ uống, thuốc lá khu vực kinh tế (ngành một) và dệt may, đồ may mặc, da công nghiệp (thứ tám khu vực) vv.Kết quả phân loại được hiển thị trong bảng 10. Trong bảng, các giá trị đậm một cách chính xác được phân loại bằng cách phân tích. Phân loại chính xác trường hợp 656 từ năm 1899, và tỷ lệ phân loại tổng thể là 34,5%. Chắc chắn, độ chính xác phân loại sẽ cao hơn nếu giảm số lượng các lĩnh vực được sử dụng trong phân tích. Sử dụng các yếu tố giống nhau, chỉ trước khi xác định tuổi hoặc được xác định trước các lĩnh vực có thể được điều tra. Để chứng minh, hai nhóm biệt thức phân tích làm việc bằng cách sử dụng các yếu tố tương tự như khi sử dụng yếu tố phân tích. Vì mục tiêu cơ bản của nghiên cứu là để làm phân biệt đối xử đối với toàn bộ các lĩnh vực phụ của công nghiệp sản xuất, kết quả phân tích biệt thức hai nhóm không được hiển thị chi tiết và chỉ cuối cùng bảng phân loại thống kê được hiển thị. Trước khi xác suất cho mỗi nhóm là tương đương với 50%.Phân loại chính xác là tương đương đến 78.3% cho thực phẩm, đồ uống, thuốc lá và sản xuất giấy và sản phẩm từ giấy, in ấn và xuất bản các lĩnh vực.Phân loại chính xác là tương đương với 70.2% các công ty sản xuất hóa chất và hóa chất dầu khí, cao su, nhựa và sản xuất giấy và sản phẩm từ giấy, in ấn và xuất bảnTỷ lệ phần trăm của phân loại một cách chính xác các trường hợp được nhóm chỉ là 50.1% sản xuất hóa chất và hóa chất dầu khí, cao su, nhựa và sản xuất chế tạo sản phẩm kim loại, Máy móc và thiết bị ngành, do đó, các chức năng phân biệt đối xử kinh điển là không thành công trong phân biệt các lĩnh vực hai. Nhóm thống kê trong bảng 5 cũng cho thấy rằng không phải điểm yếu tố đang khác nhau cho các công ty của các lĩnh vực hai.

Kết quả (Việt) 2:

Chức năng 2 = 0013 + 0391 Khả năng sinh lời tố + 0509 Khả năng thanh toán / Leverage Factor -
0245 Thanh khoản yếu tố + 0819 Hoạt động tố
chức năng 3 = -0011 - 0578 Lợi nhuận Factor - 0129 Khả năng thanh toán / Leverage tố + 0649 thanh khoản yếu tố + 0542 Hoạt động tố
chức năng 4 = 0035 - 0089 sinh lời tố + 0913 Khả năng thanh toán / Leverage tố + 0400 Thanh khoản Factor - 0352 Hoạt động tố

. có tám nhóm và bốn yếu tố có sẵn, vì vậy bốn chức năng biệt thức kinh điển có thể được sử dụng ở hầu hết
các tương quan chuẩn đo lường mối liên hệ giữa các điểm phân biệt và
các nhóm . Bảng 8 cho thấy một phần giải thích của các phương sai bởi sự khác biệt nhóm. Nó cũng cho thấy rằng các chức năng biệt thức đầu tiên giải thích số tiền tối đa của phương sai vì nó được định nghĩa trong mô hình cơ bản của phân tích nhiều biệt thức.
Chức năng tại centroids nhóm được thể hiện trong Bảng 9. Phương pháp này bao gồm việc các giá trị ban đầu cho một trường hợp trên mỗi biến, nhân nó bằng các hệ số cho biến đó, và sau đó thêm các sản phẩm cùng với các nhóm tính toán hạng không đổi trọng tâm. Ví dụ, các trọng tâm nhóm các lĩnh vực thực phẩm, đồ uống và thuốc lá mà là nhìn thấy trong hàng đầu tiên của các chức năng đầu tiên của bảng 9 được tính bằng phương trình sau đây:

Nhóm trọng tâm của thực phẩm, đồ uống, ngành Thuốc lá cho Chức năng 1 = - 0033 + 0.814 * (- 0,09) - 0293 * (- 0,10) + 0671 * (- 0,40) - 0014 * (- 0,03) = -0,3449

Như có thể thấy trong Bảng 9, Yếu tố đầu tiên không phân biệt đối xử tốt nhất giữa các thực phẩm, đồ uống, thuốc lá khu vực (sector đầu tiên) và các sản phẩm của ngành gỗ (ngành thứ sáu). Tuy nhiên, chức năng đầu tiên là không thể phân biệt được thực phẩm, đồ uống, thuốc lá khu vực (sector đầu tiên) và dệt may, may mặc, da (ngành thứ tám) vv
Các kết quả phân loại được trình bày trong bảng 10. Trong bảng, đậm giá trị được phân loại một cách chính xác bằng cách phân tích. Một cách chính xác các trường hợp được phân loại là 656 ra của năm 1899, và tỷ lệ phân loại tổng thể là 34,5%. Chắc chắn, độ chính xác phân loại sẽ cao hơn nếu số lượng các thành phần được sử dụng trong phân tích giảm. Sử dụng các yếu tố tương tự, chỉ có tiền xác định năm hoặc lĩnh vực được xác định trước có thể được điều tra. Để chứng minh, hai nhóm phân tích biệt đã được sử dụng bằng cách sử dụng các yếu tố tương tự như khi sử dụng phân tích nhân tố. Vì mục tiêu cơ bản của nghiên cứu này là để làm phân biệt đối xử đối với toàn bộ các phân ngành của ngành công nghiệp sản xuất, kết quả của các phân tích biệt hai nhóm không được hiển thị chi tiết và chỉ số thống kê phân loại cuối cùng được hiển thị. Xác suất trước cho mỗi nhóm là tương đương với 50%.
Độ chính xác phân loại là tương đương với 78,3% cho thực phẩm, đồ uống, thuốc lá và sản xuất giấy và sản phẩm giấy, ngành in ấn và xuất bản.
Độ chính xác phân loại là tương đương với 70,2 ty% trong sản xuất hóa chất và xăng dầu hóa chất, cao su, nhựa và sản xuất giấy và sản phẩm giấy, in ấn và xuất bản
tỷ lệ phần trăm các trường hợp nhóm lại một cách chính xác phân loại là chỉ có 50,1% cho sản xuất hóa chất và dầu khí hóa chất, cao su, nhựa và sản xuất các sản phẩm từ kim loại , lĩnh vực máy móc, thiết bị, do đó các chức năng phân biệt đối xử theo giáo luật không thành công trong việc phân biệt hai khu vực này. Thống kê nhóm trong Bảng 5 cũng chỉ ra rằng không phải của các điểm số yếu tố khác nhau đối với các công ty của hai khu vực này.