数理统计分析.doc

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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•把组变査或分类变量（只寵指定一个）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）,根据自变量对判别贡献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•st

2、atistics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确:存新变量举例：数据见《莺尾花练习》，其屮收集了三种莺尾花（1刚毛莺尾花、2变色莺尾花和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个数据为训练样本，判别后三十个数据的所属类别。步骤:1・数据整理:把数据导Aspss2.analyse>classify——>discriminant。g放在groupingvariable,defineranges输入1、3,vlv2v3v4放入自变量栏independent。选择

3、enterindependenttogether3.statistics中选择描述统计量mean,函数系数中选择fisher's、unstandardizedo►continue4.save全选输出结果:表15•其他用默认值一_>okUnweightedCasesNPercentValid12080.0ExcludedMissingorout-of-rangegroupcodes3020.0Atleastonemissingdiscriminatingvariable0・0AnalysisCaseProcessingSummary（数据信息）AnalysisCaseProcessingSumm

4、aryBothmissingorout-of-rangegroupcodesandatleastonemissingdiscriminatingvariableTotal030・()20.0Total150100.0表2GroupStatistics（各组均值及标准差）gMeanStd.DeviationValidN(listwise)UnweightedWeighted1VI50.0753.69614040.000V234.4503.72764040.000V314.5751.85214040.000V42.4751.15444040.0002VI59.1005.13314040.000V2

5、27.6253.26354040.000V342.4754.94584040.000V413.3252.11694040.00()3VI66.3507.27684040.000V230.1503.35544040.000V354.9505.36354040.000V420.1002.80844040.000TotalVI5&5088.6695120120.000V230.7424.4429120120.000V337.33317.4892120120.000V411.9677.5914120120.000表3Eigenvalues(特征值)FunctionEigenvalue%ofVarian

6、ceCumulative%CanonicalCorrelation129.930(a)99.099.0.9842.302(a)1.0100.0.482aFirst2canonicaldiscriminantfunctionswereusedintheanalysis.表4Wilks1Lambda（函数的显著性检验）TestofFunction(s)Wilks'LambdaChi-squaredfSig.1through2.025426.8528・(X)02.76830.4863.000表5StandardizedCanonicalDiscriminantFunctionCoefficients

7、(标准化的典型判别函数系数)Function12VI-.311.017V2-.614.758V3.821-.333V4.646.524表6StructureMatrix（变童和判别函数之间的相关矩阵）Function12V3.719(*).248V2-」21.905(*)V4.624.744(*)VI.217•414(*)Pooledwithin-groupscorrelationsbetween