《SAS中判别分析》PPT课件

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1、用SAS进行判别分析距离判别贝叶斯判别典型判别（fisher判别）逐步判别距离判别Obsx1x2x3x4group113.852.797.8049.60A222.314.6712.3147.80A328.824.6316.1862.15A415.293.547.5043.20A528.794.9016.1258.10A62.181.061.2220.60B73.850.804.0647.10B811.400.003.500.00B93.662.422.1415.10B1012.100.005.680.00B118.853.385.1726.101228.602.40

2、1.20127.001320.706.707.6030.20147.902.404.3033.20153.193.201.439.901612.405.104.4324.601716.803.402.3131.301815.002.705.0264.00书p182，表5.1，盐泉的特征数值datads511;inputx1-x4group$;cards;13.852.797.8049.60A……28.794.9016.1258.10A2.181.061.2220.60B……12.100.005.680.00B;datad511test;inputx1-x4group

3、$;cards;8.853.385.1726.10.28.602.401.20127.0.…………15.002.705.0264.00.;procdiscrimdata=ds511testdata=d511testlisttestlist;classgroup;varx1-x4;run;两个数据集：ds511、d511test，分别是训练数据和待判别的数据。在discrim语句中，要用testdata=d511test来指明，d511test是待判别的数据集。输入字符串数据时，可以用英文句点.来表示空字符串。LIST，印出各觀察值被分類的結果TESTLIST，印出被

4、測試資料內所有觀察值datad511;inputx1-x4group$;cards;13.852.797.8049.60A……28.794.9016.1258.10A2.181.061.2220.60B……12.100.005.680.00B8.853.385.1726.10.28.602.401.20127.0.……15.002.705.0264.00.;optionsps=60ls=75;procprintdata=d511;run;procdiscrimdata=d511simplewcovpcovwsscppsscpdistancelist;classgro

5、up;varx1-x4;run;Optionsps=60ls=75表示输出屏幕定义为一页60行，每行75字符procprint以报表方式输出数据集wsscp，打印各组的离差交乘积和矩阵这个程序与前一个程序略有不同，它没有采用两个数据集，而是把训练数据和待判别数据全部写到一个数据集：d511。distance，打印各组之间的马氏距离，和F统计量。PROCDISCRIMOPTIONS選擇項有：(1)DATA=SASdataset，指定作判別分析之資料組(2)OUT=SASdataset，指定存放判別分析後計量之資料組*(3)TESTDATA=SASdataset，指定一

6、個用來測試判別函數的資料組(4)WCOV，印出各類別裏之共變數矩陣(5)WCORR，印出各類別之相關矩陣(6)SIMPLE，印出原始變數之平均數，標準差等(7)PCOV，印出各類別裏共變數矩陣的平均數(8)PCORR，印出淨相關係數矩陣的平均數(9)LISTERR，印出被分到錯誤類別的觀察值(10)TESTLIST，印出被測試資料內所有觀察值(11)LIST，印出各觀察值被分類的結果(12)TESTLISTERR，印出在測試資料組內被分到錯誤類別的觀察值*(13)NOSUMMARY，分類結果暫時不印出*(14)POOL=YES或=TEST，系統內定值為=YES，其分

7、析所用的判別函數來自各類別之共變數矩陣.若選=TEST，則用RatioTest考驗各類別裏的共變數矩陣相同程度是否達顯著水準，若達顯著水準，其功用如POOL=NO，若否，則如POOL=YES.*(15)THRESHOLD=P，指定一個最小的事後機率(posteriorprobability)贝叶斯判别Obsgroupx1x2x3x4112281342011212451341040312001671227411701507851100167201462225125714721301006128215011776921201331026102160100510113