判别分析作业（精品）

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1、分类统计结果：均值、方差、未加权的权重和加权的权重，从表3-2屮可以看出“农业”最发达的处在第3类中；“林业”最发达的处在第1类中；“牧业”相对比较发达的处在第3类中；“渔业”比较发达的处在第3类中.表3-3汇聚的组内矩阵'农业林业牧业渔业协方差农业147937.80832.32953946.03638237.523林业32.3294221.968763・5645011.382牧业53946.036763.56488914.814-1202.757渔业38237.5235011.382-1202.75781954.578相关性农业1.

2、000.001.470.347林业.0011.000.039.269牧业.470.0391.000-.014渔业.347.269-.0141.000a.协方差矩阵的自由度为25。表3-4协方差矩阵'案例的类别号农业林业牧业渔业1农业117078.4301692.49142646.94025617.256林业1692.4915374.9051683.83611767.276牧业42646・9401683.836111342.6278140.306渔业25617.25611767.2768140.30696378.5282农业99379.

3、4205349.29733360.199-1210.280林业5349.2972439.8922404.6602442.228牧业33360.1992404.66016398.533・81.391渔业-1210.2802442.228-81.3913842.5313农业349772.315-16911.335134161.459164855.882林业-16911.3354772.826-5689.721-9475.701牧业134161.459・5689.721184793.008-31755.020渔业164855.882-947

4、5.701-31755.020214434.833合计农业861248.75328961.813508218.736183988.724林业28961.8136504.91920845.69711987.079牧业508218.73620845.697374622.19294696.392渔业183988.72411987.07994696.392107749.430a.总的协方差矩阵的自由度为27。探各类协方差矩阵和总协方差矩阵。探第3类中农业Z间的协方弟数值最大为349772.315,牧业Z间的协方差数值达至IJ最大为184793

5、.008,渔业之间的协方差数值达到最人为214434.833,第1类中林业之间的协方差数值达到最大为5374.905。典型判别式函数摘要表3-5特征値函数特征値方差的%累积%止则相关性16.408"94.794.7.9302.358"5.3100.0.514a.分析中使用了前2个典型判别式函数。只有两个判别函数，所以特征值只有两个。判别函数的特征值越大，说明函数越具有区别判断力。最后一列表示是典则相关系数，是组间平方和与总平方和之比的平方根，表示判别函数分数与组别间的关联程度。表3-6Wilks的Lambda函数检验Wilks的Lam

6、bda卡方dfSig.1到2.09954.2588.0002.7367.1993.066Wilk的Lambda统计量：组内离差交叉乘积矩阵行列式与总离差交叉乘积矩阵行列式比值。对判别函数的有效性进行检验假设。表3-7标准化的典型判别式函系数函数12农业.747-.403林业.234.923牧业.383.189渔业-.063.036标准化后的典型判别式函数探y,=0.747%,+0.234.E+0.383x3-0.063x4探％=-0.403%!+0.923x2+0.189x3+0.036x4表3-8结构矩阵函数12农业.906*-.3

7、00牧业.744*.035渔业.254*.142林业.233.940*判别变量和标准化典型判别式函数之间的汇聚组间相关性按函数内相关的绝对大小排序的变量。每个变量和任意判别式函数间最大的绝对相关性。y,=0.906西+0.744兀2+0.254x3+0.233x4探y2=-0.300X,+0.035*2+0.142x3+0.940兀4表3-9典型判别式函数系数函数12农业.002-.001林业.004.014牧业.001.001渔业.000.000（常量）・3.827-.664非标准化系数非标准化的典型判别式函数)[=0.002西+0

8、.004兀2+0.00lx3-3.827探y2=-0.001%)+0.014x2+0.001x3-0.664表3-10组质心处的函数案例的类别号函数121.425.5992-2.647-.42934.190-.700在组