判别分析实验报告心得与小结

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

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

数学实验报告 判别分析

一、实验目的

要求熟练掌握运用SPSS软件实现判别分析。

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

运用SPSS软件对实验数据进行分析并判断两个样品的分组。

三、实验步骤及结论

1.SPSS数据分析软件中打开实验数据，并将两个待检验样本键入，作为样本18和样本19。

2.实验分析步骤为：

分析→分类→判别分析

3.得到实验结果如下：

（1） 由表1，对相等总体协方差矩阵的零假设进行检验，Sig值为0.022<0.05,则拒绝原假设，则各分类间协方差矩阵相等。

表1 协方差阵的均等性函数检验结果表 检验结果a 箱的 M F 近似。 df1 df2 Sig. 35.960 2.108 10 537.746 .022 由表2可得，函数1所对应的特征值贡献率已达到99.6%，说明样本数据均向此方向投影就可得到效果很高的分类，故只取函数1作为投影函数，舍去函数2不做分析。

表3为典型判别式函数的Wilks的Lambda检验，此检验中函数1的Wilks Lambda检验si

R语言判别分析实验报告

班级：应数1201 学号：12404108 姓名：麦琼辉

时间：2014年11月28号

1 实验目的及要求

1) 了解判别分析的目的和意义；

2) 熟悉R语言中有关判别分析的算法基础。

2 实验设备（环境）及要求

个人计算机一台，装有R语言以及RStudio并且带有MASS包。

3 实验内容

企业财务状况的判别分析

4 实验主要步骤

1) 数据管理：实验对21个破产的企业收集它们在前两年的财务数据，对25个

财务良好的企业也收集同一时期的数据。数据涉及四个变量：CF_TD（现金/总债务）；NI_TA（净收入/总资产）；CA_CL（流动资产/流动债务）；CA_NS（流动资产/净销售额），一个分组变量：企业现状（1：非破产企业，2：破产企业）。

2) 调入数据：对数据复制，然后在RStudio编辑器中执行如下命令。

case5=read.table(‘clipboard’,head=T) head(case5)

3) Fisher判别效果（等方差，线性判别lda）：采用Bayes方式，即先验概率

为样本例数，相关的RStudio程序命令如下所示。

library(MASS)

ld=lda(G~.,data=case5);ld

聚类分析实验报告

一、实验数据

2013年，在国内外形势错综复杂的情况下，我国经济实现了平稳较快发展。全年国内生产总值568845亿元，比上年增长7.7%。其中第三产业增加值262204亿元，增长8.3%，其在国内生产总值中的占比达到了46.1%，首次超过第二产业。经济的快速发展也带来了就业的持续增加，年末全国就业人员76977万人，其中城镇就业人员38240万人，全年城镇新增就业1310万人。随着我国城镇化进程的不断加快，加之农业用地量的不断衰减，工业不断的转型升级，使得劳动力就业压力的缓解需要更多的依靠服务业的发展。

（一）指标选择

根据指标选择的可行性、针对性、科学性等原则，分别从服务业的发展规模、发展结构、发展效益以及发展潜力等方面选择14个指标来衡量服务业的发展水平，指标体系如表1所示：

表1 服务业发展水平指标体系 一级指标 服务业发展规模指标 服务业发展结构指标 二级指标 服务业增加值 服务业就业人数 服务业产值比重 服务业就业比重 人均服务产品占有量 服务业发展效益指标 服务密度 服务综合生产率 服务产品外贸进出口总额 服务业贡献率 人均GDP 服务业增长速度 工业化水平 城市化

实验报告：企业的财务状况的判别分析

对与21个破产的企业收集他们在破产前两年的财务数据，对于25个财务状况良好的企业也收集同一时期的数据。数据涉及四个变量:CF-TD（现金流量/总负债）;NI-TA(净收入/总资产);CA-CL（流动资产/流动负债）；CA-NS(流动资产/净销售额)，一个组变量：企业现状（1：非破产企业， 2:破产企业）。 一：数据的管理

G CF_TD NI_TA CA_CL CA_NS 1 1 0.51 0.10 2.49 0.54 2 1 0.08 0.02 2.01 0.53 3 1 0.38 0.11 3.27 0.35 4 1 0.19 0.05 2.25 0.33 5 1 0.32 0.07 4.24 0.63 6 1 0.31 0.05 4.45 0.69 7 1 0.12 0.05 2.52 0.69 8 1 -0.02 0.02 2.05 0.35 9 1 0.22 0.08 2.35 0.40 10 1 0.17 0.07 1.80 0.52 11 1 0.15 0.05 2.17 0.5

实 验 报 告

实验项目名称 所属课程名称 实 验 类 型 实 验 日 期 班 级 学 号 姓 名 成 绩

聚类分析与判别分析 统计分析及SAS实现 验证性实验 2016-12-19 数学与应用数学

实验概述： 【实验目的及要求】 掌握SAS中根据样本或变量按照其性质上的亲疏、相似程度进行聚类分析的方法以及判别样品所属类型的判别分析的方法。掌握SAS系统中编程实现聚类分析与判别分析的方法。 【实验原理】 SAS软件的操作方法及原理 【实验环境】（使用的软件） SAS 9.3 实验内容： 【实验方案设计】 一．理解聚类分析、判别分析的基本概念； 二．掌握系统聚类法的基本思想和步骤； 三．掌握判别分析的距离判别法、Fisher判别法和Bayes判别法； 四．利用编程proc过程步实现系统聚类法与判别分析。 【实验过程】（实验步骤、记录、数据、分析） 【练习8-1

R 软件做判别分析: 1. 距离判别 (1) 两样本

discriminiant.distance <- function(TrnX1, TrnX2, TstX = NULL, var.equal = FALSE) {

if (is.null(TstX) == TRUE) TstX <- rbind(TrnX1,TrnX2) if (is.vector(TstX) == TRUE) TstX <- t(as.matrix(TstX)) else if (is.matrix(TstX) != TRUE) TstX <- as.matrix(TstX)

if (is.matrix(TrnX1) != TRUE) TrnX1 <- as.matrix(TrnX1) if (is.matrix(TrnX2) != TRUE) TrnX2 <- as.matrix(TrnX2) nx <- nrow(TstX)

blong <- matrix(rep(0, nx), nrow=1, byrow=TRUE, dimnames=list(\

mu1 <- colMeans(TrnX1); mu2 <- colMeans(TrnX2) if (var.equal == TRUE || var.equal == T){ S <- var(rbind(TrnX1,TrnX2))

w <- mahalanobis(TstX, mu2, S)- mahalanobis(TstX, mu1, S) } else{

S1 <-var(TrnX1); S2 <- var(TrnX2)

w <- mahalanobis(TstX, mu2, S2)- mahalanobis(TstX, mu1, S1) }

for (i in 1:nx){

if (w[i] > 0) blong[i] <- 1 else

blong[i] <- 2 } blong }

例1: 数据

classX1<-data.frame(

x1=c(6.60, 6.60, 6.10, 6.10, 8.40, 7.2, 8.40, 7.50, 7.50, 8.30, 7.80, 7.80),

x2=c(39.00,39.00, 47.00, 47.00, 32.00, 6.0, 113.00, 52.00, 52.00,113.00,172.00,172.00),

x3=c(1.00, 1.00, 1.00, 1.00, 2.00, 1.0, 3.50, 1.00, 3.50, 0.00, 1.00, 1.50),

x4=c(6.00, 6.00, 6.00, 6.00, 7.50, 7.0, 6.00, 6.00, 7.50, 7.50, 3.50, 3.00),

x5=c(6.00, 1

一、 案例背景

随着现代人力资源管理理论的迅速发展，绩效考评技术水平也在不断提高。绩效的多因性、多维性，要求对绩效实施多标准大样本科学有效的评价。对企业来说，对上千人进行多达50~60个标准的考核是很常见的现象。但是，目前多标准大样本大型企业绩效考评 问题仍然困扰着许多人力资源管理从业人员。为此，有必要将当今国际上最流行的视窗统计软件SPSS应用于绩效考评之中。

在分析企业员工绩效水平时， 由于员工绩效水平的指标很多，各指标之间还有一定的关联性，缺乏有效的方法进行比较。目前较理想的方法是非参数统计方法。本文将列举某企业的具体情况确定适当的考核标准，采用主成分分析以及聚类分析方法，比较出各员工绩效水平，从而为企业绩效管理提供一定的科学依据。

最后采用判别分析建立判别函数，同时与原分类进行比较。

聚类分析

二、绩效考评的模型建立

1、为了分析某企业绩效水平，按照综合性、可比性、实用性和易操作性的选取指标原则，本文选择了影响某企业绩效水平的成果、行为、态度等6个经济指标(见表1)。

2、对某企业，搜集整理了28名员工2009年第1季度的数据资料。构建1个28×6维的矩阵(见表2)。

3、应用SPSS数据统计分析系统首先对变量进行及主成分分析，找到样本的主

应用多元统计分析

第五章 判 别 分 析

目 录 

§5.1 距离判别

§5.2 Bayes(贝叶斯)判别法及

广义平方距离判别法 §5.3 Fisher(费歇)判别

什么是判别分析：

判别分析是用于判断样品所属类型的一种统计分析方法.

在生产、科研和日常生活中经常遇到如何根据观测到的数据资

料对所研究的对象进行判别归类的问题. 例如:在医学诊断中,一个病人肺部有阴影,医生要判断他是肺结核、肺部良性肿瘤还是肺癌.这里肺结核病人、良性瘤病人、肺癌病人组成三个总体,病人来源于这三个总体之一,判别分析的目的是通过测得病人的指标(阴影的大小,边缘是否光滑,体温多少……)来判断他应该属哪个总体(即判断他生什么病).

在气象学中,由气象资料判断明天是阴天还是晴天, 是有雨还是无雨.

在市场预测中,由调查资料判断下季度(或下个月)产品是畅销、平常或滞销. 股票持有者根据某种股票近期的变化情况判断此种股票价格下一周是上升还是下跌.在环境科学中,由气象条件,污染浓度等判断该地区是属严重污染,一般污染还是无污染.

在地质勘探中,由岩石标本的多种特征判断地层的地质年代,是有矿还是无矿,是富矿还是贫矿.