判别分析的结果解释

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1、输入的/删除的变量a,b,c,d步骤Wilks的Lambda精确F输入的统计量df1df2df3统计量df1df2Sig.1人均地方财政收入.0971225.000116.623225.000.0002人均国内生产总值.0512225.00041.194448.000.0003电话普及率.0183225.00049.447646.000.0004移动电话普及率.0134225.00042.990844.000.0005人均进出口贸易总额.0095225.00040.0041042.000.000在每个步骤中，输入了最小化整体Wilk的Lambda的变量。逐步判别分析运行记录，第一步纳

2、入人均地方财政收入，第二步纳入人均国内生产总值，以此类推。共5个变量进入判别模型，其他5个变量未进入。5步的Wilks的Lambda检验均小于0.05。拒绝原假设，说明5步中分别纳入判别函数的变量对正确判断分类都是有作用的。特征值函数特征值方差的%累积%正则相关性172.301a99.399.3.9932.511a.7100.0.582a.分析中使用了前2个典型判别式函数。分析中一共提取出了来年各个维度的典型判别函数，期中第一个函数解释了所有变异的99.3%，第二个函数解释了0.7%。Wilks的Lambda函数检验Wilks的Lambda卡方dfSig.1到2.009108.271

3、10.0002.6629.4964.050说明建立的各个判别函数有无统计学意义，上表显示第一个判别函数有意义，第二个判别函数搭边。标准化的典型判别式函数系数函数12人均国内生产总值2.050-.103人均地方财政收入3.090-1.075人均进出口贸易总额.1522.039移动电话普及率-1.163-1.052电话普及率-1.466.377说明人均国内生产总值，人均地方财政收入在第一个判别函数中比较重要，人均进出口贸易总额、移动电话普及率、电话普及率在第二个判别函数中比较重要。分类结果aY预测组成员合计1.002.003.00初始计数1.0020022.0001013.0000252

4、5未分组的案例0033%1.00100.0.0.0100.02.00.0100.0.0100.03.00.0.0100.0100.0未分组的案例.0.0100.0100.0a.已对初始分组案例中的100.0%个进行了正确分类。说明判别结果正确。按照案例顺序的统计量案例数目最高组第二最高组判别式得分P(D>d

5、G=g)实际组预测组pdfP(G=g

6、D=d)到质心的平方Mahalanobis距离组P(G=g

7、D=d)到质心的平方Mahalanobis距离函数1函数2初始111.58721.0001.0642.000534.92628.773-1.4422221.00021.000.000

8、3.00088.2796.1733.472333.84121.000.3472.00099.363-2.992-.449433.38021.0001.9332.00083.190-1.663-1.197533.07421.0005.1972.00076.077-.869-1.675633.45721.0001.5682.00073.883-1.382-.628733.10621.0004.4822.000132.544-4.476-.904833.43621.0001.6582.000114.061-3.666-.681911.58721.0001.0642.000484.98227

9、.989.4661033.00421.00010.8992.00048.468-.7442.6851133.26721.0002.6392.00078.224-1.331-1.2091233.67821.000.7762.00095.425-3.140.5231333.21821.0003.0452.000111.510-4.034.7641433.97921.000.0432.00087.745-2.567.1011533.58021.0001.0912.00070.066-1.495.1161633.97521.000.0502.00090.755-2.707.0211733.8

10、4021.000.3482.00099.683-3.044-.36718331.00021.000.0002.00088.334-2.523-.0941933.11321.0004.3642.00072.334-2.1971.9642033.98121.000.0392.00091.861-2.670-.2252133.77621.000.5082.000101.423-3.229-.1372233.32121.0002.2722.000110.125-3