地理数学方法判别分析.ppt

地理数学方法判别分析
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判别分析
§1. 基本原理
§2. 基本操作
§3. 选项设置
§4. 实例分析
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§1. 基7页，编辑于2022年，星期六
2、继续用前面距离判别法例1的人文发展指数的数据作Bayes判别分析。
贝叶斯准则：
一种概率方法
把已知的地理数据分成几类，计算出未知地理类型或者区域归属于各已知类型的概率值，它归属于哪一类的概率值最大，就把它划归为该类。
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这里组数k＝2，指标数p＝3，n1＝n2＝5
代人判别函数：
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得两组的判别函数分别为：
将原各组样品进行回判结果如下一灯片表：
待判样品判别结果如下：
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3、利用距离判别法中例l的人文发展指数的数据作Fisher判别分析：
费歇尔准则
较优的判别函数应该能根据待判断对的n个指标最大限度地将它所属的类与其它类区分开来
一般采用线性判别函数
基本方法：首先假定判别函数（线性函数），然后根据已知信息对判别函数进行训练，得到函数关系式中的关系值，从而最终确定判别函数
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(1)建立判别函数
利用前例计算的结果，可得Fisher判别函数的系数
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所以判别函数为
(2)计算判别临界值y0。
由于
所以
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(3)判别准则
(4)对已知类别的样品判别归类
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上述回判结果表明：总的回代判对率为100％，这与统计资料的结果相符，而且与前面用距离判别法的结果也一致。
(5)对判别效果作检验
由于
所以在
检验水平下判别有效。
(6)待判样品判别结果如下：
判别结果与实际情况吻合。
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§2. 基本操作
SPSS利用“Discriminate”过程进行判别分析操作，下面给出基本操作步骤。
Step1：打开主对话框。
选择“Analyze” →“Classify” →“Discriminate”命令，打开“Discriminate Analysis”对话框，
“Discriminate Analysis”对话框，
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Step2：选择分组变量和自变量
在变量列表中选择指定分组变量，单击右向箭头按钮，将其移动至右侧的“Grouping Variable”（分组）文本框中，并单击“Define Range”（定义范围）按钮，“Discriminant Analysis：Define Range”（判别分析定义范围）对话框，在“Minimum”文本框中输入该分组变量的最小值，在“Maximum”文本框中输入该分组变量的最大值，单击“Continue”按钮，返回主对话框。
“Discriminate Analysis：Define Range”对话框
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在变量列表中选择判别分析的变量，单击右向箭头按钮，
将其移动至“Independents”（自变量）列表框中。
Step3：选择判别分析方法。
在主对话框中，自变量列表框下侧显示两个单选框，用
于指定选择判别分析的方法。
Enter independents together 默认选项。当认为所有自变量都能对观测特性提供丰富的信息时，使用该选项，选择该项将不加uanz地使用所有自变量进行判别分析，建立全模型，且不需要进一步选择。
Use stepwise method 逐步分析方法。当认为不是所有自变量都能对观测量特性提供丰的信息时，选择该项，因此需要判别贡献的大小再进行选择。选中该单选按钮时，“Method”按钮被激活，可以进一步选择判别分析方法。
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Step4：选择变量值标识。
如果需要使用一部分个案参与判别函数的推导，而且有一个变量的某个值可以作为这些观测量的标识，则用Select Variable功能进行选择。方法为在变量列表中选择变量，单击右向箭头按钮，将其移动至“Selection”（选择变量）文本框；然后单击“Selection”