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应用统计学spss实验报告6
华东理工大学20XX—20XX学年第一学期
《应用统计学》实验报告6
班级工管100学号姓名
金鹂
开课学院商学院任课教师任飞成绩
实验内容熟悉SPSS中判别分析功能
Analyze--Classify--Discriminant实验要求：1.使用默
认值进行判别分析2.使用选择项进行判别分析3.逐步判
别分析4.对案例：Crop’Pain连锁店展开判别分析讨论
教师评语：教师签名：年月日
实验报告：
1选用数据文件data14-04
使用默认值进行判别分析
1
总体样本为150个，有效样本数为150个，占总数的
100%，无效或者未分组的样本数为0个。
显示的是有效样本个数。
2
图为fisher判别法的两个fisher判别函数特征值。
Function1的特征值为，解释了99%的变异.典型相关系数为。
Function2的判别函数的特征值为，解释了1%的变异.典型
相关系数为。
图为Wilkslambda的值表示判别函数很好且判别效果
显著；表示判别函数不好但判别效果显著。
3
图为各组重心坐标值，可利用Fisher判别函数计算出
具体坐标和离各重心的距离，进行分类。
3.使用选择项进行判别分析
选用数据文件data14-04
4
选择分类参数
选择要求输出的统计量
5
总体样本为150个，有效样本数为150个，占总数的
100%，无效或者未分组的样本数为0。
6
表可知各项均值，标准差，有效样本个数。
上表为组内矩阵
7
上表为协方差矩阵
图为fisher判别法下两个个fisher判别函数的特征
值。Function1的特征值为，解释了99%的变异.典型相关
系数为。Function2的特征值为，解释了1%的变异.典型相
关系数为。
图为Wilkslambda的值(其值越小越好)表示判别函数
很好且判别效果显著；表示判别函数不好但判别效果显著。
8
按大小依次排序的各判别变量与判别函数间的相关系
数
U1=-++U2=-+++
图为各组重心坐标值。利用Fisher判别函数计算出各
观测值具体坐标后，再计算出离各重心的距离，则可得知分
类情况。
9
贝叶斯判别函数，有效样本为150个，无缺省样本或未
知样本。
表中是各类先验概率情况，此处采用等概率
Bayes判别函数
Y1=-++Y2=-++++Y3=-++++
把新样本的值对应带入三个函数式，函数值最高的即为
相应分类
10
11
12
上表显示各类正确判别率分别为100%，96%，98%
13
3.对案例：Crop’Pain连锁店展开判别分析讨论
Analysis1
SummaryofCanonicalDiscriminant
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