判别分析实验报告

spss实验报告

实验报告

经济贸易 系 统计学 专业 12 级 统计学本科 班 实验人： 实验地点： 实训楼B301 实验日期： 2015.3.25

实验题目：判别分析法的应用

实验目的：用SPSS软件实现判别分析及其应用

实验内容：用SPSS对实验数据利用Fisher判别法和贝叶斯判别法，建立判别函数

并判定青海、湖北、山东、陕西四个地区的归属类别

实验步骤与实验结果：

表2 组均值的均等性的检验

出生预期寿命（年） 成人识字率（%） 人均GDP（元）

Wilks 的 Lambda

F df1

df2

Sig.

spss实验报告

表2是对各组均值是否相等的检验，由该表可以看出，在0.1的显著性上我们不能拒绝成人识字率在两组的均值相等的假设，其余两个标准出生预期寿命以及人均GDP在两组的均值是有显著差异的。

表3 对数行列式 分组 1 2

汇聚的组内

秩

对数行列式

打印的行列式的秩和自然对数是组协方差矩阵的秩和自然对数。

表4 检验结果 箱的 M F

近似。 df1 df2 Sig.

对相等总体协方差矩阵的零假设进行检验。

以上是对各组协方差矩阵是否相等的Box’M检验，表3反映协方差矩阵的秩和行列式的对数值。由行列式的值可以看出，协方差矩阵不是病态矩阵。表4是对各总体协方差阵是否相等的统计检验，由F值及其显著水平，在0.05的显著性水平下拒绝原假设，认为各总体协方差阵不相等。

（1） Fisher判别法：

spss实验报告

图1

图2

表6 Wilks 的 Lambda 函数检验

Wilks 的 Lambda

dimension0卡方 df

Sig. 1

spss实验报告

表5反映了判别函数的特征值、解释方差的比例和典型相关系数。判别函数解释了全部方差。

表6是对判别函数的显著性检验，由Wilks’Lambda检验，认为判别函数在0.05的显著性水平上是显著的。

表7 标准化的典型判别式函数系数

出生预期寿命（年） 成人识字率（%） 人均GDP（元） 表8 结构矩阵

函数 1

人均GDP（元） 出生预期寿命（年） 成人识字率（%）

函数 1 判别变量和标准化典型判别式函数之间的汇聚组间相关性

按函数内相关性的绝对大小排序的变量。

表7为标准化的判别函数，表8为结构矩阵，即判别载荷。由判别权重和判别载

荷可以看出人均GDP、出生预期寿命对判别函数的贡献较大。

表9 典型判别式函数系数

表10 组质心处的函数 分组

函数 1

1 2

出生预期寿命（年） 成人识字率（%） 人均GDP（元） (常量) 非标准化系数

函数 1 在组均值处评估的非标准化典型判别式函数

spss实验报告

表9为非标准化的典型判别函数系数，由表9可知菲希尔判别函数为 Y=-19.334+0.159X1-0.003X2+0.002X3

实际上函数计算的是各观测值在各个维度上的坐标，这样我们可以根据这个判别函数计算每个观测值的具体空间位置坐标。

表10为给出组中心处的菲希尔判别函数，反映判别函数在各组的重心。根据结果，判别函数在group=1这一组的重心为2.046，在group=2这一组的重心为-2.046。

这样可以根据出组中心处的菲希尔判别函数计算每个观测的判别Z得分（每个观测值的具体空间位置坐标分别与各重心的距离），就可以根据每个观测的判Z得分将观测样本进行分类。

表11 按照案例顺序的统计量

案例数目

最高组

初始

P(D>d | G=g)

到质心的平方 Mahalanobis 距

实际组

1 2 3 4

di

预测组

p df

P(G=g | D=d)

离

1 1 1 1 1 2 2 2 2 2

未分组的 未分组的 未分组的

5

me6 ns7 io8 n1

9 10 11 12 13

spss实验报告

14 未分组的

从表11中可以看出4个待判样本被判别为第二组、第二组、第一组、第一组。

（2）贝叶斯判别法

图3

图4

表12 组的先验概率 分组

先验

1 2 合计

用于分析的案例 未加权的

已加权的

spss实验报告

表12为各族的先验概率，在分组选项中选择的是“根据组大小计算”。

表13展示了每组的分类函数，也称贝叶斯判别函数，由表中的结果可以说明： group=1的分类函数为：

f1=-311.823+5.742出生预期寿命+0.221成人识字率+0.031人均GDP

group=2的分类函数为：

f1=-232.705+5.093出生预期寿命+0.234成人识字率+0.024人均GDP

表13 分类函数系数

出生预期寿命（年） 成人识字率（%） 人均GDP（元） (常量)

分组 1 2 Fisher 的线性判别式函数

将个样品的自变量值带入上述2个贝叶斯函数，得到2个函数值，比较这2个函数值，判断样品为函数值大的那一类。例如，将第一个待判样品的自变量值分别代入函数得到：

f1=158.2463 f2=181.5217

比较俩个函数值，可以看出f2=181.5217大，据此得出第一个待判样品应该属于第二组。

spss实验报告

从表中可以看出4个待判样本被判别为第二组、第二组、第一组、第一组。

实验体会与拓展设想：

spss实验报告

通过对判别分析的学习，不仅掌握了对判别分析理论知识的掌握，并且通过上机对SPSS的学习与练习，熟练应用了SPSS，并且通过理论知识与实践操作的结合，对实际案例已能够基本分析。

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/0uoj.html