统计学课件--Ch18 判别分析.ppt

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1、第十八章判别分析（discriminantanalysis）讲述内容第一节Fisher判别第二节最大似然判别法第三节Bayes公式判别法第四节Bayes判别第五节逐步判别第六节判别分析中应注意的问题目的：作出以多个判别指标判别个体分类的判别函数或概率公式。资料：个体分两类或多类，判别指标全部为数值变量或全部为分类变量。用途：解释和预报（主要用于计量诊断）。分类（经典）：Fisher判别和Bayes判别。1.计量资料判别分析。目的是作出以定量指标判别个体属性分类或等级的判别函数。按资料类型分：2.计数资料判别分析。目的是作出以定性或等级指标判别个体属性分类或等

2、级的概率公式。按方法名分1.Fisher判别2.最大似然判别法3.Bayes公式判别法4.Bayes判别5.逐步判别第一节Fisher判别适用于指标为定量指标的两类判别1.Fisher判别的原理一、两类判别例18-1收集了22例某病患者的三个指标（X1，X2，X3）的资料列于表18-1，其中前期患者（A）类12例，晚期患者（B）类10例。试作判别分析。表18-122例患者三项指标观察结果（Zc=-0.147）表18-2变量的均数及类间均值差（1）计算变量的类均数及类间均值差Dj，计算结果列于表18-2。（2）计算合并协方差矩阵:按公式（18-4），例如：代入

3、公式（18-3）得得到合并协方差阵二、判别效果的评价用误判概率P衡量回顾性误判概率估计往往夸大判别效果。第二节最大似然判别法（优度法）适用于指标为定性指标的两类判别或多类判别。资料：个体分两类或多类，判别指标全部为定性或等级资料。原理：用独立事件的概率乘法定理得到判别对象归属某类的概率。2.判别规则3.最大似然判别法的应用例18-2有人试用7个指标对4种类型的阑尾炎作鉴别诊断，收集的5668例完整、确诊的病史资料归纳于表18-3。表18-35668例不同型阑尾炎病例的症状发生频率（%）如某病例昨晚开始出现右下腹痛、呕吐等症状，大便正常。经检查，右下腹部压痛，

4、肌性防御（+）、压跳痛（+），体温36.6℃，白细胞23.7×109/L。根据表18-3得第三节Bayes公式判别法适用于指标为定性指标的两类判别或多类判别。资料：个体分两类或多类，判别指标全部为定性或等级资料。原理：条件概率+事前概率（各病型或病种的总体构成比）判别规则：举例说明：例18-3注意：第四节Bayes判别适用于指标为定量指标的多类判别（也可用于两类判别）先验概率确定：1.等概率（有选择性偏倚）；2.频率估计。判别规则：归属最大Yg类。应用：快速、正确。资料：个体分G类，判别指标定量。原理：Bayes准则。结果：G个判别函数例18-4欲用4个指标

5、鉴别3类疾病，现收集17例完整、确诊的资料，见表18-4。试建立判别Bayes函数。Bayes判别函数判别效果评价：误判概率（回顾性估计，见表18-6）。误判概率的刀切法估计为。第五节逐步判别目的：选取具有判别效果的指标建立判别函数。应用：只适用于Bayes判别。原理：Wilks统计量，F检验。例18-5利用表18-4的数据作逐步Bayes判别。Bayes判别函数：判别效果评价，误判概率为1/17=5.88%（回顾性估计，见表18-8）。误判概率的刀切法估计17.6%。与例18-4比较,变量筛选后，尽管判别指标由4个减为2个，判别效能却提高了。由此可见，判别

6、指标并不是越多越好。第六节判别分析中应注意的问题谢谢大家！