《判别分析2010》ppt课件

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1、判别分析判别分析就是在已知研究对象分为若干类型（组别）并已经取得各种类型的一批已知样品的观测数据基础上，根据某些准则，建立起尽可能把属于不同类型的数据区分开来的判别函数，然后用它们来判别未知类型的样品应该属于哪一类。⑴非常明确共有几个类别⑵训练样本必须由金标准确立分类⑶目的是从已知样本中训练出判别函数，指导新病人的诊断和（或）鉴别诊断。判别分析的概述医生的工作职责：诊断：确诊治疗：对症下药，药到病除实例：某医院尝试用7个指标来鉴别诊断四种不同类型的阑尾炎。阑尾炎的类型：卡他性、蜂窝组织炎、坏疽性、腹膜炎。主要的临床症状体症：腹痛开始部位、腹部肌性防御和反跳痛

2、、有否恶心呕吐、体温、排便情况、白细胞计数、腹部压痛范围。7个指标：X1:腹痛开始部位:①右下、②下、③上、④脐周、⑤全腹X2:有否恶心呕吐：①恶心(-)呕吐(-)②恶心(+)呕吐(-)③恶心(+)呕吐(+)X3:排便情况：①24内正常②24内无正常或腹泻③腹泻有里急后重X4:腹部压痛范围：①右下腹②更广泛X5:腹部肌性防御和反跳痛：①防御(+)反跳痛(+)②防御(-)反跳痛(+)③防御(-)反跳痛(-)X6:体温:①<37②37-38③>38X7:白细胞计数:①<10000②10000-15000③>15000阑尾炎的类型：Y1:卡他性Y2:蜂窝组织炎Y3

3、:坏疽性Y4:腹膜炎。判别分析的基本原理：○○○○○○○●○○○○○○●○○○○○●●●●○○○●●●●○○●●●○●●●Y平面X平面○○○○○○○●○○○○○○●○○○○○●●●●○○○●●●●○○●●●○●●●○○○○○○○●○○○○○○●○○○○○●●●●○○○●●●●○○●●●○●●●诊断界值诊断界值L平面○正常●病人X平面Y平面Y平面X平面诊断界值判别分析的应用：1、用于临床上疾病的诊断和鉴别诊断。2、疾病发病的预测3、病人预后的预测判别分析的分类1、按类别分：二类判别多类判别2、方法：Fisher判别分析(距离判别)Bayes判别分析(概率判别)

4、非参数判别分析Fisher、Bayes二分类判别1、二值回归（线性回归、曲线拟合）2、两分类logistic回归3、二分类判别分析(Fisher判别分析、Bayes判别分析)多类判别分析1、多分类结果的logistic回归分析（陈峰编著《医用多元统计分析方法》，中国统计出版社）2、多类判别分析(Fisher判别分析、Bayes判别分析)Fisher准则下的判别分析Fisher准则：选择一个适当的投影轴L，使所有观察对象的每项指标都投影到该轴上得到一个投影值。要求：每一类内的投影值所形成的类内离差尽可能小，不同类间的离差尽可能大。Fisher判别属于距离判别法

5、。优点：对总体分布无任何要求。因此适应性广。缺点：如果已知总体服从某一分布，用Fisher则会损失信息。判别分析的基本原理：○○○○○○○●○○○○○○●○○○○○●●●●○○○●●●●○○●●●○●●●Y平面X平面○○○○○○○●○○○○○○●○○○○○●●●●○○○●●●●○○●●●○●●●○○○○○○○●○○○○○○●○○○○○●●●●○○○●●●●○○●●●○●●●诊断界值诊断界值L平面○正常●病人X平面Y平面Y平面X平面诊断界值Bayes判别准则在判别分析时，考虑先验概率，并利用Bayes公式导出后验概率，即各样品属于每一类别的概率。Bayes判别

6、分析是一种概率判别法。它的效果优于距离判别法。应用的前提：必须确定先验概率。先验概率：1、现场调查：各类疾病的患病率2、医院门诊：各种疾病的就诊比例3、其他：用各样本含量的构成比在实际应用中，要确定先验概率是很困难的。如无法获得先验概率，Bayes判别就失去其优越性。判别分析分析的一般步骤：1、收集一批已确诊病人的各种特征：即可用于诊断的症状、体症、化验结果、以及年龄、性别等等。以m种特征为自变量：x1,x2,…,xm，已诊断结果为因变量y。2、按照某一判别准则，建立一个或多个以x1,x2,…,xm为自变量，y为因变量的判别函数。3、将待诊断的病人的各种特征

7、代入判别函数，根据计算的结果来判断该病人所患的疾病类型。判别分析的基本步骤：经确诊的病例收集相关的指标建立判别函数式对待诊断的病人进行判别，明确诊断诊断指标类别x1x2…xky…………1…………1…………2…………2数据结构按此结构整理，为统计分析作准备。用SPSS等统计软件包进行分析。（方法见后）求判别函数、作判别分析（一般的判别分析）经典的判别函数：SPSS软件输出结果（小样本时有偏性）。无偏的判别函数：需特殊转换。判别效果的评价：正确率（错判率）方法：1、回代法（自身验证）：将用于构建判别函数的样品（训练样品）中的每一个分别代入判别方程，计算错判率（正

8、确率）。（自己验证自己，正确率偏高。）2、刀切法（J