判别分析作业

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1、判别分析与聚类分析不同。判别分析是在已知研究对彖分成若干类型（或组别）并已取得各种类型的一批已知样品的观测数据，在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分类。表3-1分析案例处理摘要未加权案例N百分比有效2890.3排除的缺失或越界组代码39.7至少一个缺失判别变量0.0缺失或越界组代码还冇至少一个缺失判别变量0.0合计39.7合计31100.0注：参与判别分析的观测量数据总结，共有31个样品，其屮3个样品为待判样品。表3-2组统计量案例的类别号均値标准差有效的N（列表状态）未加权的已加权的1农业1359.700342.16

2、731313.000林业146.51773.31371313.000牧业895.907333.68041313.000渔业304.403310.44891313.0002农业408.396315.24501010.000林业37.24749.39531010.000牧业203.285128.05681010.000渔业39.38061.98821010.0003农业2821.154591.415555.000林业124.15069.085655.000牧业1717.854429.875655.000渔业525.066463.071155.000合

3、计农业1280.923928.03492828.000林业103.49880.65312828.000牧业795.318612.06392828.000渔业249.156328.25212828.000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中可以看出“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类小；“渔业”比较发达的处在第3类也表3-3汇聚的组内矩阵自农业林业牧业渔业协方差农业147937.80832.32953946.03638237.523林业32.3294221.9687

4、63.5645011.382牧业53946.036763.56488914.814-1202.757渔业38237.5235011.382-1202.75781954.578相关性农业1.000.001.470.347林业.0011.000.039.269牧业.470.0391.000-.014渔业.3-17.269-.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1692.4915374.9051683.836117

5、67.276牧业42646.9401683.836111342.6278140.306渔业25617.25611767.2768140.30696378.5282农业99379.4205349.29733360.199-1210.280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-16911.335

6、4772.826-5689.721-9475.701牧业134161.459-5689.721184793.008-31755.020渔业164855.882-9475.701-31755.020214434.833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183988.72411987.07994696.392107749.430"・总的协方差矩

7、阵的自由度为27<>探各类I■办方差矩阵和总I■办方差矩阵。滋第3类屮农业之间的协方差数值最大为349772.315,牧业之间的协方差数值达至U最大为184793.008,渔业之间的协方差数值达到最大为214434.833,第1类中林业Z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

8、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Wi