《判别分析操作》PPT课件

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1、例1：通过城市人口所占的比例、有文化居民的比例、人口增长率、人均GDP等四个变量来判别某国所属的类型。我们将国家分为三种类型，分别为OECD国家、亚太地区的国家和非洲地区的国家。来自三个总体的训练样本数分别为16、12、16，共44个样本。第四章判别分析(操作部分）选择Analyze→Classify→Discriminant进入判别分析对话框，如下：■GroupingVariable框用于选择已知的类别变量（离散型的）。◘DefineRange按钮具体确定变量的取值范围。►Minimum栏输入该分类变量的最小值。►Maximu

2、m栏输入该分类变量的最大值。■Independents用于指定判别分析的自变量。即建立判别函数所需的变量。◘Enterindependentstogether所有自变量同时进入判别函数，是系统默认值。当认为所有自变量都能对样本观测值的特性提供丰富的信息，且彼此独立时使用该选项。◘Usestepwisemethod使用逐步判别法，按照所指定的引入或删除变量方法依次引入或删除变量。■SelectionVariable框用于定义样本选择条件。选中一个变量引入框中，然后使用右侧的Value按钮定义一个取值，这样全部样本中只有该变量等于所

3、指定值的样本才被纳入分析中。■Statistics对话框用于给出一些统计量。◘Descriptives►Means输出各类中各分类变量的均值、标准差和各分类变量总样本的均值和标准差。►UnivariableANOVA输出各变量的方差分析结果，即进行假设检验，原假设是该变量在各类的均值相等。通过此项判断各个变量在不同组之间是否有差别，建立判别函数时选用该变量是否有意义。►Box，M对各类的协方差矩阵相等的假设进行检验，一般不太关心这个结果。◘Functioncoefficients用于选择判别函数系数的输出形式:►Fisher，s

4、给出Bayes判别准则的判别函数。►Unstandardized给出Fisher判别法建立判别函数的未标准化系数。◘Matrice►Within-groupscovariancematrix计算合并类内协方差矩阵，是将各组协方差矩阵平均后计算的，区别于总协方差矩阵。►Within-groupscorrelatonmatrix是根据上述协方差矩阵计算的相关矩阵。►separate-groupscovariancematrix对每个类输出一个协方差矩阵►totalcovariancematrix计算并显示总样本的协方差矩阵。■Cla

5、ssify指定分类参数和判别结果。◘PriorProbabilities选择先验概率，两者选择其一：►Allgroupsequal选项各类先验概率相等。►Computefromgroupssizes选项由各类的样本量决定，各类的先验概率与其样本量成正比。◘UseCovarianceMatrix选择分类使用的协方差矩阵。►Within-groups选项指定使用合并组内协方差矩阵进行分析。►Separate-groups选项指定使用各组协方差矩阵进行分析。此处一般不更改，使用默认值。◘Display选择生成到输出窗口的分类结果。►C

6、asewiseresults复选框对每个观测变量输出实际类、预测类（根据判别函数求得的分类结果）和后验概率等。如果选择此项，下边有一个“limitcasestofirst”按设置的记录数输出前n个样本的判别结果。►summarytable复选框输出分类小结。给出正确分类的样本数、错分的样本数和错分率。►Leave-one-outclassification即交互验证法（Cross-Validition）。在建立判别函数时去掉该样本点，然后利用判别函数判别该样本点的分类。◘Plots用于选择可输出的判别图►Combined-gro

7、ups输出一张包括各类的散点图。该散点图是根据前两个判别函数生成的，如果只有一个判别函数则生成直方图。►Separate-groups根据前两个判别函数对每一类生成一张散点图，共分成几类就生成几张散点图。如果只有一个判别函数则生成直方图。►Territorialmap画出领域图（分类区域图）。整个平面被分成几大块，每一块代表一个类别，之间有清楚的界限分割。其中星号代表各个类的中心，用此图可以直接对未知样本进行分类。■Method◘Method用于选择的逐步判别分析时所采用的方法。►Wilk-lambda每步使得Wilks统计量最

8、小的变量进入判别方程。►Unexplainedvariance:每步使得各类不可解释的方差（随机误差）之和最小的变量进入判别方程。►SmallestFratio每步使得两类之间最小的F值最大的变量进入判别方程。►Rao，V统计量产生最大增量的变量进入判别方程。◘