判别分析判别分析是一种常用的统计分析方法，根据观察或测量到若干

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1、判别分析判别分析是一种常用的统计分析方法，根据观察或测量到若T变量值，判別研究对象属于哪一类的方法。实验：实验数据见：判别分析2010,sav.例1：—•个城市的居民家庭，按其有无割草机可分为两组，有割草机的记为一组为街，没冇割草机的一组记为兀2,割草机T•厂欲判断一些家庭是否购买割草机。从厲和©分别随机抽取12个样品，调查两项指标：州二家庭收入，七二房前屋后土地面积。用y作为二元被解释变量，有割草机的家庭用1表示，没有割草机的家庭用0表示，xpx2作为解释变量。实验步骤：打开判別分析2010.sav,Z后选择判别分析。»沃検（!）分折宜馅廻）图

2、形9）穽用桟仔也pSa（w）帮助■r^000029.208.4010.8010.4011.809.608.8011.2010.0010.4011.0010.009.8010.40.eu^o.根告播述统计表（T）比餃均值辿1）一股线性模型广文线惟橫型混合橫型（Q希关回归（①对数线恰復型（9）神经网络度匹（S）非参教检蛭（吵预测CD生存函数（9多重响戍（少—L/九J八._A^八as变量变量变量：窗两步聚类（！）・・・窗©均值聚类（K）…RTil系统枭类（巴…选择变量，也义范围補判别分析:定义范围2d脏小值：Io—I点击“丄□一~I定义范［维歩］两叮［

3、帮助j分组爽愛（③：VAR00003（??）自爽愛①：少VAROOOO1夕VAR00002◎一起締入自爽愛（9O使用步进式方法（①选徉爽愛（I）：选川逐步判别法'◎二豎竺単选用逐步判⑥便用步进式方法（y）［——别法・•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••夕选悻变愛①：I11w-］在“统计量”中作相应选择◎使用E值（F）进ME）：〔3.84AH徐（2）:I2-71———--方法廻）…分类(◎…]棵存（生

4、…poBootstrap(B)..・

5、统计逼〔◎・・・］締出□步进摘要C0□两两组间迈裁的

6、F^（D）在“方法”栏中作相应选择厂方法厂标&◎Wilks'lambda(W)O未毎释方證(y>

7、Mahalanobis◎屐小F位ORao*sV(R)里至辅入

8、100.0表1反映的是有效样本量及变量缺失的情况，从表小可见没有变量缺失。组统计量VAR00003均値标准差冇效的N（列表状态）未加权的已加权的.00VAR0000119.13334.722351212.000VAR000028.81671.056441212.0001.00VAR0000126.49176.259601212.000VAR0000210.13331.010251212.(XX)合计VAR0000122.81256.597712424.000VAR000029.47501.214142424.000表2是各族变量的描述统计分析。组

9、均値的均等性的检验Wilks的LambdaFdfldf2Sig.VAR00001.67610.568122.004VAR()()()()2.6939.736122.005表3是对各组均值是否相等的检验，由表可见在0.01的显著性水平上我们拒绝变量xl,x2,在两组的均值相等的假设。即认为变量xl,x2在两组的均值是有极显著性差异的。表4对数行列式VAR00003秩对数行列式.0023.2071.0023.587汇聚的组内23.447打印的行列式的秩和自然对数是组协方差矩阵的秩和自然对数。表4反应的是

10、■办方差矩阵的秩和行列式的对数值。由行列式值可

11、以看岀I■办方差矩阵不是病态矩阵。表5检验结果箱的M1.102F近似。.331dfl3df287120.000Sig..803对相等总体协方差矩阵的率假设进行检验。表5是对各总体I■办方差阵是否相等的统计检验，我们在0.05的显著性水平下没冇足够的理由拒绝原假设，即：各总体协方差阵相等，因为0.803>0.05・表6特征値函数特征値方差的%累积%正则相关性11.167''100.0100.0.734a.分析屮使用了前1个典型判别式函数。表6反映判别函数的特征值，解释方差的比例和典型相关系数。Wilks的Lambda函数検验Wilks的Lambda

12、卡方dfSig.一1.46116.2432.000表7是对第一个判别函数的显著性检验，由Wilks'Lambda检验，认为判別函数在0.