统计学课件--Ch18-判别分析.ppt

讲述内容;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。;按方法名分;第一节???Fisher判别;1.Fisher判别的原理;;;;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;（2）计算合并协方差矩阵:按公式（18-4），例如：;;;二、判别效果的评价用误判概率P衡量;第二节???最大似然判别法（优度法）

;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;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，肌性防御（+）、压跳痛（+），体温36.6℃，白细胞23.7×109/L。;第三节Bayes公式判别法

;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：;注意：;第四节Bayes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。;例18-4欲用4个指标鉴别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;;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。;例18-5利用表18-4的数据作逐步Bayes判别。;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！;1、字体安装与设置