数理统计分析

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1、判别分析:1•选择analyse►classify>discriminant打开判别分析的主对话框。2•把组变量或分类变量（只能指定一个）放在groupingvariable.^开definerange,定义组变量的取值范围，最少有两个水平值。把建立判别函数的变量放入自变量栏independent（必须是数值形变量）。3.有两种建立判别模型的方法:•使用所选择的全部自变量建立判别模型（enterindependenttogether）（默认）•采用逐步判别方法（usestepwisemethord）,根据自变量对对别贡献

2、的大小选择建立判别模型。4•包含5个子对话框：•select选择样本statistics选择描述统计量和函数系数method选择逐步判别分析方法classify定义判别分组参数和选择输出结果save標存新变量举例：数据见《两尾花练习》，莫中收集了三种危尾花（1刚毛莺尾花、2变色危尾花和3佛吉尼亚莺尾花），观测了三种莺尾花的花瓣、花萼的长、宽数据，共有150个测量数据。以前120个数据为训练样木，判别后三十个数据的所属类别。步骤：1•数据整理:把数据导入spss2.analyse>classify——>discrimina

3、nt。g放在groupingvariable,defineranges输入1、3,vlv2v3v4放入自变量栏independento选择enterindependenttogether3.statistics中选择描述统计量mean,函数系数中选择fisher's、unstandardizedo►continue4・save全选5•其他用默认值一ok输出结果：表1AnalysisCaseProcessingSummary（数据信息）AnalysisCaseProcessingSummaryUnweightedCases

4、NPercentValid12080.0ExcludedMissingorout-of-rangcgroupcodes3020.0Atleastonemissingdiscriminatingvariable0.0TotalBothmissingorout-of-rangegroupcodesandatleastonemissingdiscriminatingvariableTotal030150.020.0100.0表2GroupStatistics（各组均值及标准差）gMeanStd.DeviationValidN(

5、listwise)UnweightedWeighted1VI50.0753.69614040.000V234.4503.72764040.000V314.5751.85214040.000V42.4751.15444040.0002VI59.1005.13314040.000V227.6253.26354040.000V342.4754.94584040.000V413.3252.11694040.0003VI66.3507.27684040.000V230.1503.35544040.000V354.9505.3635

6、4040.000V420J002.80844040.000ToialVI5&5088.6695120120.000V230.7424.4429120120.000V337.33317.4892120120.000V411.9677.5914120120.000表3Eigenvalues(特征值)FunctionEigenvalue%ofVarianceCumulative%CanonicalCorrelation129.930(a)99.099.0.9842.302(a)L0100.0.482aFirst2canonic

7、aldiscriminantfunctionswereusedintheanalysis.表4Wilks1Lambda（函数的显著性检验）TestofFunction(s)Wilks1LambdaChi-squaredfSig.1through2.025426.8528.0002.76830.4863.000表5StandardizedCanonicalDiscriminantFunctionCoefficients(标准化的典型判别函数系数)Function12VI-.311.017V2-.614.758V3.821-

8、.333V4.646.524表6StructureMatrix（变量和判别函数之间的相关矩阵）Function12V3.719(*).248V2・.121.905(*)V4.624.744(*)VI.217•414(*)Pooledwithin-groupscorrelationsbetweendiscriminat