判别分析(SPSS应用).pptVIP

设为B相对于E得特征根，则关于需要几个判别函数得问题，需要累计判别效率达到85％以上，即有以m个线性判别函数得到的函数值为新的变量，再进行距离判别。判别规则：则设yi(X)为第i个线性判别函数，，12向后剔除开始时，所有变量都在模型中。每一步，在Wilks的统计量的准则下对模型中判别能力贡献最小的变量剔除。当所有余下的变量都达到留在模型中的标准时，向后剔除过程停止。01逐步选择开始时如同向前选择一样，模型中没有变量，每一步都被检查。如果在Wilks的准则下统计量对模型的判别能力贡献最小的变量达不到留在模型中的标准，它就被剔除。否则，不在模型中对模型的判别能力贡献最大的变量被选入模型。当模型中的所有变量都达到留在模型中的标准而没有其他变量能达到进入模型的标准，逐步选择过程停止。02逐步判别法采用有进有出的算法，即每一步都进行检验。首先，将判别能力最强的变量引进判别函数，而对较早进入判别函数的变量，随着其他变量的进入，其显著性可能发生变化，如果其判别能力不强了，则删除。向前选入开始时模型中没有变量。每一步，Wilks的统计量最小者，进入模型。当不再有未被选入的变量小于选入的临界值时，向前选入过程停止。例10：企图用一套打分体系来描绘企业的状况。该体系对每个企业的一些指标（变量）进行评分。这些指标包括：企业规模(is)、服务(se)、雇员工资比例(sa)、利润增长(prr)、市场份额(ms)、市场份额增长(msr)、流动资金比例(cp)、资金周转速度(cs)等等。另外，有一些企业已经被某杂志划分为上升企业、稳定企业和下降企业。1我们希望根据这些企业的上述变量的打分和它们已知的类别（三个类别之一：group-1代表上升，group-2代表稳定，group-3代表下降）找出一个分类标准，以对没有被该刊物分类的企业进行分类。2该数据有90个企业（90个观测值），其中30个属于上升型，30个属于稳定型，30个属于下降型。这个数据就是一个“训练样本”。3利用SPSS软件的逐步判别法淘汰了不显著的流动资金比例(cp)，还剩下七个变量is，se，sa，prr，ms，msr，cs，得到两个典则判别函数（CanonicalDiscriminantFunctionCoefficients）：这两个函数实际上是由Fisher判别法得到的向两个方向的投影。这两个典则判别函数的系数是下面的SPSS输出得到的：根据这两个函数，从任何一个观测值（每个观测值都有7个变量值）都可以算出两个数。把这两个数目当成该观测值的坐标，这样数据中的150个观测值就是二维平面上的150个点。它们的点图在下面图中。从上图可以看出，第一个投影（相应于来自于第一个典则判别函数横坐标值）已经能够很好地分辨出三个企业类型了。这两个典则判别函数并不是平等的。其实一个函数就已经能够把这三类分清楚了。SPSS的一个输出就给出了这些判别函数（投影）的重要程度：投影的重要性是和特征值的贡献率有关。该表说明第一个函数的贡献率已经是99%了，而第二个只有1%。当然，二维图要容易看一些。投影之后，再根据各点的位置远近算出具体的判别公式（SPSS输出）：该表给出了三个线性分类函数的系数。把每个观测点带入三个函数，就可以得到分别代表三类的三个值，哪个值最大，该点就属于相应的那一类。计算机软件的选项可以把这些训练数据的每一个点按照这里的分类法分到某一类。当然，我们一开始就知道这些训练数据的各个观测值的归属，但即使是这些训练样本的观测值（企业）按照这里推导出的分类函数来分类，也不一定全都能够正确划分。执行菜单命令，单击[Analyze]、[Classify]、[Discriminant]将分组变量从源变量窗口通过选择箭头选到分组变量窗口“Groupingvariable”。并从“DefineRange”按钮定义分组变量的取值范围，给定最小值Minimum和最大值Maximum。指定分组变量及其取值范围。将自变量从源变量窗口通过选择箭头选到自变量窗口。指定判别函数中的自变量。对于选定的自变量可以全部应用到判别函数中去，这是系统默认的使用全部自变量法“Enterindependenttogether”。如果要对变量进行筛选检验，将使用选项逐步进入法“Usestepwisemethod”。使用该方法后，按钮“Method”将被激活选择使用自变量的方法。zf79计算各类别及总体各变量均值、标准差⑷统计量、矩阵和函数系数的计算按钮“Statistics”将打开统计计算窗口。输出单变量方差分析结果各类协方差矩阵相等的检验计算判别函数系数Fisher