2019应用统计学spss实验报告6

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1、应用统计学spss实验报告6　　华东理工大学20XX—20XX学年第一学期　　《应用统计学》实验报告6　　班级　　工管100　　学号　　10102268　　姓名　　金鹂　　　　开课学院商学院　　任课教师　　任飞　　成绩　　　　实验内容熟悉SPSS中判别分析功能Analyze--Classify--Discriminant实验要求：1.使用默认值进行判别分析2.使用选择项进行判别分析3.逐步判别分析4.对案例：Crop’Pain连锁店展开判别分析讨论教师评语：　　教师签名：　　年　　月　　日　　实验报告：　　1选用数据文件data14-04　　使

2、用默认值进行判别分析　　1　　总体样本为150个，有效样本数为150个，占总数的100%，无效或者未分组的样本数为0个。　　显示的是有效样本个数。　　2　　图为fisher判别法的两个fisher判别函数特征值。Function1的特征值为，解释了99%的变异.典型相关系数为。Function2的判别函数的特征值为，解释了1%的变异.典型相关系数为。　　图为Wilks'lambda的值表示判别函数很好且判别效果显著；表示判别函数不好但判别效果显著。　　3　　图为各组重心坐标值，可利用Fisher判别函数计算出具体坐标和离各重心的距离，进行分类。

3、　　3.使用选择项进行判别分析　　选用数据文件data14-04　　4　　选择分类参数　　选择要求输出的统计量　　5　　总体样本为150个，有效样本数为150个，占总数的100%，无效或者未分组的样本数为0。　　6　　表可知各项均值，标准差，有效样本个数。　　上表为组内矩阵　　7　　上表为协方差矩阵　　图为fisher判别法下两个个fisher判别函数的特征值。Function1的特征值为，解释了99%的变异.典型相关系数为。Function2的特征值为，解释了1%的变异.典型相关系数为。　　图为Wilks'lambda的值(其值越小越好)表示

4、判别函数很好且判别效果显著；表示判别函数不好但判别效果显著。　　8　　按大小依次排序的各判别变量与判别函数间的相关系数　　U1=-++U2=-+++　　图为各组重心坐标值。利用Fisher判别函数计算出各观测值具体坐标后，再计算出离各重心的距离，则可得知分类情况。　　　　9　　贝叶斯判别函数，有效样本为150个，无缺省样本或未知样本。　　表中是各类先验概率情况，此处采用等概率　　Bayes判别函数　　Y1=-++Y2=-++++Y3=-++++　　把新样本的值对应带入三个函数式，函数值最高的即为相应分类　　10　　11　　12　　上表显示各类正

5、确判别率分别为100%，96%，98%　　13　　3.对案例：Crop’Pain连锁店展开判别分析讨论　　Analysis1　　SummaryofCanonicalDiscriminantFunctions　　Canonical　　Function123　　TestofFunction(s)1through32through33Wilks'Lambda.048.287.589Chi-square　　df392411Sig..000.000.005Wilks'Lambda　　Eigenvalue(a)(a).698(a)　　%ofVariance

6、　　Cumulative%　　Correlation　　.913.716.641　　Eigenvalues　　aFirst3canonicaldiscriminantfunctionswereusedintheanalysis.　　对判别指数及判别函数的显著性检验。均<，显著。　　StandardizedCanonicalDiscriminantFunctionCoefficients　　Function　　毛利投资店堂面积P15P25P35P45P55TOTAL平均收入非餐饮企月租金生活指数　　1.008-.375.761.451.346.1

7、72.932.540-.721.153-.112.374-.140　　2.037-.401-.556.601.690.054.402-.409-.171.072.788.005　　3-.250-.234.232.371-.865.646.575--.413-.137.788.347　　标准化典型判别函数的系数值　　StructureMatrix　　14　　Function　　P45TOTALP35P15P55投资店堂面积P25月租金毛利生活指数平均收入非餐饮企　　1.784(*).781(*).758(*).731(*).413(*).137.

8、142.197.048.432.095.115.004　　2.212.467.380.331.224-.671(*)-.665(*).414(*)-.