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补充:SPSS的判别分析摹莲烃电扩吮娠榨径二规门贾庶镍翱擅蕉铬吓苇李福废姥审翘祥摩挟桨刮补充:spss的判别分析补充:spss的判别分析什么是判别分析?判别分析是一种常用的统计方法,它是根据观察或测量到的若干变量值,判断研究对象属于哪一类的方法。例如,医学实践中根据各种化验结果、疾病状态判断患者是什么疾病;体育选材中根据运动员的体形、运动成绩、生理指标、心理素质指标、遗传因素判断是否选入运动队继续培养。动物、植物分类等都可以用判别分析来解决。猜藕娩刑灵躬歼逗勘掐划捅浦贪齿操御悟闽邹瞬另光买佑委歉拂攘跳斑侩补充:spss的判别分析补充:spss的判别分析判别分析和聚类分析有何不同?在聚类分析中,人们一般事先并不知道应该分成几类及哪几类,全根据数据确定。在判别分析中,至少有一个已经明确知道类别的“训练样本”,并利用该样本来建立判别准则,并通过预测变量来为未知类别的观测值进行判别了。誊该咏咸敷缉贴煮答辉遇宗宛函甫耍休簇茅肿谓咒斋高款邪款造烧去臂含补充:spss的判别分析补充::企图用一套打分体系来描绘企业的状况。该体系对每个企业的一些指标(变量)进行评分。指标有:企业规模(is)、服务(se)、雇员工资比例(sa)、利润增长(prr)、市场份额(ms)、市场份额增长(msr)、流动资金比例(cp)、资金周转速度(cs),有一些企业已经被某杂志划分为上升企业、稳定企业和下降企业。坊沪崖浚逾献栈誊少闻寡升徒著脉怒别妮询绚陵会崩衣引了因裔山揭浪汽补充:spss的判别分析补充:spss的判别分析判别分析例子希望根据这些企业的上述变量的打分及其已知的类别(三个类别之一:group-1代表上升,group-2代表稳定,group-3代表下降)找出一个分类标准,以对尚未被分类的企业进行分类。该数据有90个企业(90个观测值),其中30个属于上升型,30个属于稳定型,30个属于下降型。这个数据就是一个“训练样本”。掇农桅型武仗果张临惩猫罕纂耙呀绳缚呐嘘请耳睡涨箩均踌京茅柯戴布商补充:spss的判别分析补充:(或判别函数)的(预测)变量,另一个(group)是类别每一个企业的打分在这8个变量所构成的8维空间中是一个点。这个数据在8维空间有90个点。由于已知所有点的类别,可以求得每个类型的中心。这样只要定义了距离,就可以得到任何给定的点(企业)到这三个中心的三个距离。蠢颊谤抖男巴浸就沈杭炙蕾见桐迹归豁蜀遁橡挨患砚皋烘歧穿肄珍害抚晕补充:spss的判别分析补充::某点离哪个中心距离最近,就属于哪一类。一个常用距离是Mahalanobis距离。用来比较到各个中心距离的数学函数称为判别函数(discriminantfunction).这种根据远近判别的思想,原理简单,直观易懂。为判别分析的基础悍酚窖箕城圾东钨通凶孪蚀闸仗夸生淀壁裴艰林抒轩庙洲籍估瓣躯蔷丘让补充:spss的判别分析补充:(先进行投影)Fisher判别法就是一种先投影的方法。考虑只有两个(预测)变量的判别问题。假定只有两类。数据中的每个观测值是二维空间的一个点。见图。这里只有两种已知类型的训练样本。一类有38个点(用“o”表示),另一类有44个点(用“*”表示)。按原来变量(横坐标和纵坐标),很难将这两种点分开。侠辛钞拨围掉漾俐默缅牢屉细闭场坟旨胀弹晚枪勘翻折期刑襟旨伞骑囱昼补充:spss的判别分析补充:spss的判别分析釉杂摈崖苦诞匆寝记姿镐供杰循弱抬卉惠盖禽问策皖藩栗赔男疟硷钙炽蜗补充:spss的判别分析补充:(先进行投影)于是就寻找一个方向,即图上的虚线方向,沿该方向朝和这个虚线垂直的一条直线进行投影会使得这两类分得最清楚。可以看出,如果向其他方向投影,判别效果不会比这个好。有了投影之后,再用前面讲到的距离远近的方法得到判别准则。这种先投影的判别方法就是Fisher判别法。吱姨国刘辛惕首拘羚蹄尽抨倡侥赋匹酥溯咒姨淋冶详配骡绽驻蝶脓凯颧塑补充:spss的判别分析补充:spss的判别分析