多元统计分析实验三

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1、浙江财经大学东方学院实验报告项目名称判别分析所属课程名称多元统计分析项目类型综合实验(实训)日期2015/4/23班级12统计2班学号1220430244姓名管忠园指导教师彭武珍浙江财经大学东方学院教务部制一、实验（实训）概述：【目的及要求】二、实验（实训）内容：【项目内容】【实验（实训）过程】（步骤、记录、数据、程序等）6.输入数据：分析-分类-判别：分类—保存组别选入分组变量中，将X1-X6选入自变量中，并且定义分组变量在1-3中。在统计量中选择如上。在分类的先验概率上，因为三组组别均为5，所以两个选择结果一致

2、。输出，得到结果:分析案例处理摘要未加权案例N百分比有效15100.0排除的缺失或越界组代码0.0至少一个缺失判别变量0.0缺失或越界组代码还有至少一个缺失判别变量0.0合计0.0合计15100.0可知，样本量共15个，均无缺失值情况。组统计量组别均值标准差有效的N（列表状态）未加权的已加权的1.00X138.74206.8843455.000X211.90006.7852855.000x31.5000.7593155.000X412.24606.9758555.000X5100.05807.4774055.000X

3、667.46002.6968555.0002.00X139.53608.3724955.000X211.49608.4491155.000x32.93802.1253055.000X427.83006.1197155.000X5151.024017.6022355.000X666.05001.9072255.0003.00X138.500010.5680155.000X210.11809.8193055.000x3.6840.9079055.000X410.33209.6736055.000X593.946012.2

4、527655.000X667.42003.0507455.000合计X138.92608.104851515.000X211.17137.856361515.000x31.70731.618971515.000X416.802710.823061515.000X5115.009329.136171515.000X666.97672.497351515.000上图分析输出每组每个个案的基本统计量，包括均值，标准差，以及加权未加权的组内样本数，因为这里每组个案数相同，并无区别。组均值的均等性的检验Wilks的Lambda

5、Fdf1df2Sig.X1.997.019212.981X2.990.061212.941x3.6453.301212.072X4.4387.690212.007X5.17428.557212.000X6.926.478212.631在组均值的均等性检验上，我们得到X1,X2,X6,X3变量服从在三组的均值相等的检验，而X4,X5两个变量则在三组的均值是有显著差异的。特征值函数特征值方差的%累积%正则相关性159.330a98.898.8.9922.693a1.2100.0.640a.分析中使用了前2个典型判别式函数

6、。显示共两个判别函数，第一个解释所有方差的98.8%，第二个解释了1.2%，两者一起解释了全部的方差。Wilks的Lambda函数检验Wilks的Lambda卡方dfSig.1到2.01043.94812.0002.5914.9995.416第一个判别函数显示的是显著的，第二个则不显著，然而因为第一个判别函数解释的方差占总方差的98.8%，我们依然认为判别函数的显著解释的。标准化的典型判别式函数系数函数12X1-17.046-7.677X214.7579.870x3-1.306-.513X46.381-.666X51

7、.332.710X64.3151.833得到了两个判别函数的判别权重。结构矩阵函数12X1.007*-.002X5.280-.394*X4.145-.201*x3.096.104*X2.007.103*X6-.035.092*判别变量和标准化典型判别式函数之间的汇聚组间相关性按函数内相关性的绝对大小排序的变量。*.每个变量和任意判别式函数间最大的绝对相关性从结构矩阵的载荷系数上可以得到：X2与X4对于判别函数1贡献较大，判别函数2亦然。典型判别式函数系数函数12X1-1.950-.878X21.7481.169x3-

8、.930-.365X4.825-.086X5.102.054X61.662.706(常量)-78.896-30.330非标准化系数得到未标准化的判别函数的系数。分类函数系数组别1.002.003.00X1-159.015-181.479-149.370X2168.068187.715158.749x3-98.413-109.195-93.908