用SPSS软件来实现判别分析摘要.doc

哈尔滨商业大学 数学实验报告 实验题目：___用SPSS软件来实现判别分析___________ 姓 名：__张彦琛_____ 学号：__201214390009____ 专 业：____数学与应用数学_____________________ 日 期：______2012-10-27_______________________ 成 绩 一、实验目的 用SPSS软件来实现判别分析及其应用。 二、实验内容 已知某研究对象分为3类，每个样品考察4项指标，各类观测的样品数分别为7，4，6；另外还有2个待判样品分别为 第一个样品:x1=-8,x2=-14,x3=16,x4=56 第二个样品:x1=92,x2=-17,x3=18,x4=3.0 三、实验步骤及结论 （一）实验步骤 把实验所用数据从Word文档复制到Excel，并进一步导入到SPSS数据文件中进行判别分析。执行菜单命令，单击“分析—分类—判别”，进行操作步骤……点击确定，即可得到实验结论。 （二）实验结论 表一： 检验结果a 箱的 M 35.960 F 近似。 2.108 df1 10 df2 537.746 Sig. .022 对相等总体协方差矩阵的零假设进行检验。 a. 有些协方差矩阵是奇异矩阵，因此一般程序不会起作用。将相对非奇异组的汇聚组内协方差矩阵检验非奇异组。其行列式的对数为 18.794。 表一是box检验的结果。Box的检验结果是35.390，Sig.的值为0.00220.05，拒绝原假设，即每类的协差阵不完全相等。 表二： 特征值 函数 特征值 方差的 % 累积 % 正则相关性 1 3.116a 99.6 99.6 .870 2 .012a .4 100.0 .111 a. 分析中使用了前 2 个典型判别式函数。 表二是特征值。从表中知第一个特征值是3.116，方差贡献率为99.6%，累计贡献率为99.6%，判断率为99.6%，则第一判别函数有效。 表三： Wilks 的 Lambda 函数检验 Wilks 的 Lambda 卡方 df Sig. 1 到 2 .240 17.840 8 .022 2 .988 .154 3 .985 表三给出了Fisher判别函数的有效性检验。由表三知第一个Sig.的值为0.0220.05,拒绝原假设，检验是显著的，进而说明第一Fisher判别函数是有效的。而第二个Sig.的值为0.9850.05，第二Fisher判别函数不显著，即不有效。 表四： 典型判别式函数系数 函数 1 2 x1 .010 .023 x2 .543 -.107 x3 .047 -.024 x4 -.068 .001 (常量) 9.240 -1.276 非标准化系数 表四是典则判别式函数系数。由表中可以写出第一Fisher判别函数是y1=9.240+0.010*x1+0.543*x2+0.047*x3-0.068*x4。 第一个待判样本：y1=-1.498；第二个待判样本：y1=1.571。 表五： 组质心处的函数 类别号 函数 1 2 1.00 -1.846 -.032 2.00 .616 .178 3.00 1.744 -.081 在组均值处评估的非标准化典型判别式函数 表五是组质心处的典则判别函数值。第一类的质心G1是-1.846，第二类的质心G2是0.616，第三类的质心G3是1.744。 第一个待判样本：|y1-G1|=0.348,|y1-G2|=2.114,|y1-G3|=3.242,由|y1-G1||y1-G2||y1-G3|,则应属于第一类。 第二个待判样本：|y2-G1|=3.417,|y1-G2|=0.955,|y1-G3|=0.173，由|y1-G3||y1-G2||y1-G1|，则应属于第三类。 表六： 组的先验概率 类别号 先验 用于分析的案例 未加权的 已加权的 1.00 .333 7 7.000 2.00 .333 4 4.000 3.00 .333 6 6.000 合计 1.000 17 17.000 由表四可知，每一类的先验概率均为0.333。 表七： 分类函数系数 类别号 1.00 2.00 3.00 x1 -.074 -.045 -.040 x2 -19.412 -18.097 -17.457 x3 4.549 4.661 4.720 x4 1.582 1.414 1.337 (常量) -223.516 -199.536 -190.099 Fisher 的线性判别式函数 表七是分类函数系数，即Fisher判别函数