第四讲判别分析

SPSS主成分分析操作步骤,详细的很啊^_^==

SPSS主成分分析操作步骤，详细的很啊^_^ SPSS在调用Factor Analyze过程进行分析时，SPSS会自动对原始数据进行标准化处理，所以在得到计算结果后指的变量都是指经过标准化处理后的变量，但SPSS不会直接给出标准化后的数据，如需要得到标准化数据，则需调用Descriptives过程进行计算。 图表 3 相关系数矩阵

图表 4 方差分解主成分提取分析表 主成分分析在SPSS中的操作应用(3) 图表 5 初始因子载荷矩阵

从图表3可知GDP与工业增加值，第三产业增加值、固定资产投资、基本建设投资、社会消费品零售总额、地方财政收入这几个指标存在着极其显著的关系，与海关出口总额存在着显著关系。可见许多变量之间直接的相关性比较强，证明他们存在信息上的重叠。 主成分个数提取原则为主成分对应的特征值大于1的前m个主成分。注：特征值在某种程度上可以被看成是表示主成分影响力度大小的指标，如果特征值小于1，说明该主成分的解释力度还不如直接引入一个原变量的平均解释力度大，因此一般可以用特征值大于1作为纳入标准。通过图表4（方差分解主成分提取分析）可知，提取2个主成分，即m=2，从图表5（初始因子载荷矩阵）可知GDP、工业增加值、第三产业增加值、固定资产投资、基本建设投资、社会消费品零售总额、海关出口总额、地方财政收入在第一主成分上有较高载荷，说明第一主成分基本反映了这些指标的信息；人均GDP和农业增加值指标在第二主成分上有较高载荷，说明第二主成分基本反映了人均GDP和农业增加值两个指标的信息。所以提取两个主成分是可以基本反映全部指标的信息，所以决定用两个新变量来代替原来的十个变量。但这两个新变量的表达还不能从输出窗口中直接得到，因为“Component Matrix”是指初始因子载荷矩阵，每一个载荷量表示主成分与对应变量的相关系数。用图表5（主成分载荷矩阵）中的数据除以主成分相对应的特征值开平方根便得到两个主成分中每个指标所对应的系数[2]。将初始因子载荷矩阵中的两列数据输入（可用复制粘贴的方法）到数据编辑窗口（为变量B1、B2），然后利用“TransformàCompute Variable”，在Compute Variable对话框中输入“A1=B1/SQR(7.22)” [注：第二主成分SQR后的括号中填1.235]，即可得到特征向量A1(见图表6)。同理，可得到特征向量A2。将得到的特征向量与标准化后的数据相乘，然后就可以得出主成分表达式[注：因本例只是为了说明如何在SPSS进行主成分分析，故在此不对提取的主成分进行命名，有兴趣的读者可自行命名]： F 1=0.353ZX 1 +0.042ZX 2 -0.041ZX 3 +0.364ZX 4 +0.367ZX 5 +0.366ZX 6 +0.352ZX 7 +0.364ZX 8+0.298ZX 9 +0.355ZX 10

多元统计分析实验教案

《应用多元统计分析》 实验教案 数学与计算科学学院 二〇一五年三月

目录 SAS系统简介 (1) 第一讲 SAS软件应用基础 (4) 第二讲描述性统计分析 (9) 第三讲多元正态总体参数的假设检验 (17) 第四讲判别分析方法 (29) 第五讲聚类分析 (42) 第六讲主成分分析 (56) 第七讲因子分析 (64) 第八讲对应分析 (72) 第九讲典型相关分析 (76)

SAS系统简介 SAS (Statistical Analysis System ) 系统是国际著名的数据分析软件系统。 该系统1966年开始研制，1976年由美国SAS公司实现商业化，1985年推出SAS/PC 版本，1987年推出6.03版，目前已推出Windows 系统支持的8.2和9.0版，是目前国际上公认的著名的数据统计分析软件系统之一。从1976年SAS开发成功至今，SAS的用户遍及119个国家，它已经成为同类产品中的领导者。在财富500强中，有90%的公司使用SAS。而在财富500强的前100家企业中，有98%的公司使用SAS。如此广泛的应用源于SAS系统的强大的分析功能、可组合的模块式软件系统和简单易学。 SAS系统是集数据分析、生成报表于一体的一种集成软件系统。它由基本部分和外加模块组成，其中基本部分包含的功能如下： –基本部分: BASE SAS 部分; –统计分析计算部分: SAS/STA T ; –绘图部分: SAS/GRAPH ; –矩阵运算部分: SAS/IML ; –运筹学和线性规划: SAS/OR ; –经济预测和时间序列分析: SAS/ETS 。 1.1.SAS的启动 1.2.SAS8.0 软件界面

Bayes 判别分析及应用 201009014119

Bayes 判别分析及应用 班级：计算B101姓名：孔维文 学号201009014119 指导老师：谭立云教授 【摘 要】判别分析是根据所研究个体的某些指标的观测值来推断该个体所属类型的一种统计方 法，在社会生产和科学研究上应用十分广泛。在判别分析之前，我们往往已对各总体有一定了解，样品的先验概率也对其预测起到一定作用，因此进行判别时应考虑到各个总体出现的先验概率；由于在实际问题中，样品错判后会造成一定损失，故判别时还要考虑到预报的先验概率及错判造成的损失，Bayes 判别就具有这些优点；然而当样品容量大时计算较复杂，故而常借助统计软件来实现。本文着重于Bayes 判别分析的应用以及SPSS 的实现。 【关键词 】 判别分析 Bayes 判别 Spss 实现 判别函数 判别准则 Class: calculation B101 name: KongWeiWen registration number 201009014119 Teacher: TanLiYun professor .【Abstract 】Discriminant analysis is based on the study of certain indicators of individual observations to infer that the individual belongs as a type of statistical methods in social production and scientific research is widely used. In discriminant analysis, we often have a certain understanding of the overall sample of the a priori probability of its prediction play a role, it should be taken into account to determine the overall emergence of various prior probability; because of practical problems, samples will result in some loss of miscarriage of justice, so identification must be considered when the prior probability and wrongly predicted loss, Bayes discriminant to have these advantages; However, when the sample is large computing capacity of more complex, often using statistical software Guer to achieve. This article focuses on the application of Bayes discriminant analysis, and implementation of SPSS. 【Key words 】 Discriminant analysis; Bayes discriminant; Spss achieve; Discriminant function; Criteria; 1.1.1 判别分析的概念 在科学研究中，经常会遇到这样的问题：某研究对象以某种方式（如先前的结果或经验）已划分成若干类型，而每一种类型都是用一些指标T p X X X X ),,(21 来表征的，即不同类型的X 的观测值在某种意义上有一定的差异。当得到一个新样品（或

SPSS操作方法：判别分析例题

为研究1991年中国城镇居民月平均收入状况，按标准化欧氏平方距离、离差平方和聚类方法将30个省、市、自治区．分为三种类型。试建立判别函数，判定广东、西藏分别属于哪个收入类型。判别指标及原始数据见表9-4。 1991年30个省、市、自治区城镇居民月平均收人数据表 单位：元／人 x1：人均生活费收入 x6：人均各种奖金、超额工资(国有+集体) x2：人均国有经济单位职工工资 x7：人均各种津贴(国有+集体) x3：人均来源于国有经济单位标准工资 x8：人均从工作单位得到的其他收入 x4：人均集体所有制工资收入 x9：个体劳动者收入 5

贝叶斯判别的SPSS操作方法： 1. 建立数据文件 2．单击Analyze→ Classify→ Discriminant，打开Discriminant Analysis 判别分析对话框如图1所示： 图1 Discriminant Analysis判别分析对话框 3．从对话框左侧的变量列表中选中进行判别分析的有关变量x1~x9进入Independents 框，作为判别分析的基础数据变量。 从对话框左侧的变量列表中选分组变量Group进入Grouping Variable 框，并点击Define Range...钮，在打开的Discriminant Analysis: Define Range对话框中，定义判别原始数据的类别数，由于原始数据分为3类，则在Minimum（最小值）处输入1，在Maximum（最大值）处输入3（见图2）。。 选择后点击Continue按钮返回Discriminant Analysis主对话框。 图2 Define Range对话框 4、选择分析方法 Enter independent together 所有变量全部参与判别分析（系统默 认）。本例选择此项。 Use stepwise method 采用逐步判别法自动筛选变量。

判别分析-四种方法

第六章 判别分析 §6.1 什么是判别分析 判别分析是判别样品所属类型的一种统计方法，其应用之广可与回归分析媲美。 在生产、科研和日常生活中经常需要根据观测到的数据资料，对所研究的对象进行分类。例如在经济学中，根据人均国民收入、人均工农业产值、人均消费水平等多种指标来判定一个国家的经济发展程度所属类型；在市场预测中，根据以往调查所得的种种指标，判别下季度产品是畅销、平常或滞销；在地质勘探中，根据岩石标本的多种特性来判别地层的地质年代，由采样分析出的多种成份来判别此地是有矿或无矿，是铜矿或铁矿等；在油田开发中，根据钻井的电测或化验数据，判别是否遇到油层、水层、干层或油水混合层；在农林害虫预报中，根据以往的虫情、多种气象因子来判别一个月后的虫情是大发生、中发生或正常； 在体育运动中，判别某游泳运动员的“苗子”是适合练蛙泳、仰泳、还是自由泳等；在医疗诊断中，根据某人多种体验指标（如体温、血压、白血球等）来判别此人是有病还是无病。总之，在实际问题中需要判别的问题几乎到处可见。 判别分析与聚类分析不同。判别分析是在已知研究对象分成若干类型（或组别）并已取得各种类型的一批已知样品的观测数据，在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分类。对于聚类分析来说，一批给定样品要划分的类型事先并不知道，正需要通过聚类分析来给以确定类型的。 正因为如此，判别分析和聚类分析往往联合起来使用，例如判别分析是要求先知道各类总体情况才能判断新样品的归类，当总体分类不清楚时，可先用聚类分析对原来的一批样品进行分类，然后再用判别分析建立判别式以对新样品进行判别。 判别分析内容很丰富，方法很多。判别分析按判别的组数来区分，有两组判别分析和多组判别分析；按区分不同总体的所用的数学模型来分，有线性判别和非线性判别；按判别时所处理的变量方法不同，有逐步判别和序贯判别等。判别分析可以从不同角度提出的问题，因此有不同的判别准则，如马氏距离最小准则、Fisher 准则、平均损失最小准则、最小平方准则、最大似然准则、最大概率准则等等，按判别准则的不同又提出多种判别方法。本章仅介绍四种常用的判别方法即距离判别法、Fisher 判别法、Bayes 判别法和逐步判别法。 §6.2 距离判别法 基本思想：首先根据已知分类的数据，分别计算各类的重心即分组（类）的均值，判别准则是对任给的一次观测，若它与第i 类的重心距离最近，就认为它来自第i 类。 距离判别法，对各类（或总体）的分布，并无特定的要求。 1 两个总体的距离判别法 设有两个总体（或称两类）G 1、G 2，从第一个总体中抽取n 1个样品，从第二个总体中抽取n 2个样品，每个样品测量p 个指标如下页表。 今任取一个样品，实测指标值为),,(1'=p x x X ，问X 应判归为哪一类？ 首先计算X 到G 1、G 2总体的距离，分别记为),(1G X D 和),(2G X D ，按距离最近准则

统计建模课程大纲

钟灵经济学博士 毕业于XXX大学XXX专业，。主持并参与多项国家级自然科学、社会科学基金项目，并发表一级论文2篇，国内外会议论文3篇。具备丰富的统计建模和数据分析教学经验。 第一讲简介 1.1数据的类型 1.2数据的来源 1.3数据的展示 1.4数据的概括性度量 第二讲列联分析 2.1 问题：泰坦尼克号的死亡记录 2.2 列联表的构造 2.3 拟合优度检验 2.4 独立性检验 2.5 案例分析：家庭状况与青少年犯罪的关系研究 2.6 列联分析的项目演练 第三讲方差分析 3.1 问题：新药的临床试验 3.2 方差分析的引论 3.3 单因素方差分析 3.4 多因素方差分析 3.5 案例分析：广告媒体和广告方案对销售额的影响研究 3.5 方差分析的项目演练 第四讲回归分析 4.1 问题：父代和子代的关系 4.2 变量间关系的度量 4.3 一元线性回归 4.4 多元线性回归 4.5 案例分析：研究我国民航客运量的变化趋势及其成因 4.6 回归分析的项目演练 第五讲聚类分析 5.1 问题：欧洲各国语言的相似性 5.2 相似性度量 5.3 系统聚类 5.4 K-means聚类 5.5 案例分析：上市公司的财务数据分析 5.6 聚类分析的项目演练 第六讲判别分析 6.1 问题：菲谢尔的尾花数据

6.2 判别分析的基本思想 6.3 两总体的距离判别 6.4 多总体的距离判别 6.5 案例分析：全国各地区消费水平的类型研究 6.6 判别分析的项目演练 第七讲主成分分析 7.1 问题：各地区生产总值比较 7.2 主成分分析的基本思想 7.3 主成分分析的模型 7.4 主成分分析的性质 7.5 案例分析：企业经济效益评价研究 7.6 主成分分析的项目演练 第八讲因子分析 8.1 问题：1904年Spearman对学生考试成绩的研究 8.2 因子分析的基本思想 8.3 因子分析的模型 8.4 因子分析的步骤 8.5 案例分析：全国35个中心城市的综合发展水平评价研究8.6 因子分析的项目演练 第九讲市场调查 9.1 市场调查总论 9.2 市场调查过程 9.3 问卷设计 9.4 抽样设计 9.5 案例分析：规模以下工业抽样调查方案 第十讲项目案例分析 10.1 基于手机app数据的重复消费行为 10.2 中国市场经济秩序的测度指标体系研究 10.3 北京市水资源分配博弈模型研究 10.4 全国经济普查方案研究

SPSS操作方法：判别分析例题

实验指导之二 判别分析的SPSS软件的基本操作 [实验例题]为研究1991年中国城镇居民月平均收入状况，按标准化欧氏平方距离、离差平方和聚类方法将30个省、市、自治区．分为三种类型。试建立判别函数，判定广东、西藏分别属于哪个收入类型。判别指标及原始数据见表9-4。 1991年30个省、市、自治区城镇居民月平均收人数据表 单位：元／人 x1：人均生活费收入 x6：人均各种奖金、超额工资(国有+集体) x2：人均国有经济单位职工工资 x7：人均各种津贴(国有+集体) x3：人均来源于国有经济单位标准工资 x8：人均从工作单位得到的其他收入 x4：人均集体所有制工资收入 x9：个体劳动者收入 x5：人均集体所有制职工标准工资

贝叶斯判别的SPSS操作方法： 1. 建立数据文件 2．单击Analyze→Classify→Discriminant，打开Discriminant Analysis判别分析对话框如图1所示： 图1 Discriminant Analysis判别分析对话框 3．从对话框左侧的变量列表中选中进行判别分析的有关变量x1~x9进入Independents 框，作为判别分析的基础数据变量。 从对话框左侧的变量列表中选分组变量Group进入Grouping Variable 框，并点击Define Range...钮，在打开的Discriminant Analysis: Define Range 对话框中，定义判别原始数据的类别数，由于原始数据分为3类，则在Minimum（最小值）处输入1，在Maximum（最大值）处输入3（见图2）。。 选择后点击Continue按钮返回Discriminant Analysis主对话框。 图2 Define Range对话框 4、选择分析方法

第六讲算法介绍 及论文写作要求

一、数学建模算法介绍： 算法内容 规划类算法线性规划：运输问题、指派问题、投资收益风险 非线性规划：无约束、约束极值问题 整数规划：分支定界、0-1整数规划、蒙特卡洛、生产销售问题目标规划：多目标、数据包络分析 动态规划：最短路线、资源分配、生产计划问题 数理统计分析方法插值拟合：插值方法、最小二乘法、曲线拟合与函数逼近 方差分析：单因素方差分析、双因素方差分析、正交试验设计与方差分析回归分析：一元线性回归、多元线性回归、偏相关分析、变量筛选方法、复共线性与有偏估计方法、非线性回归 数据统计：参数估计与假设检验 图论算法动短路问题、旅行商问题、中国邮递员问题、染色问题 微分方程与方法论常（偏）微分方程、差分方程 排队论：等待制、损失制、混合制排队问题对策论：零和对策线性规划解法等 存贮论 多元分析方法主成分分析因子分析 聚类分析 判别分析 典型相关分析对应分析 多维标度法 现代优化算法模拟退火算法、遗传算法、粒子群算法、人工蜂群算法、人工鱼群算法、蚁群算法、神经网络模型、禁忌搜索算法 模糊数学模型模糊聚类分析模糊决策分析 时间序列模型移动平均法 指数平滑法 差分指数平滑法自适应滤波法 趋势外推预测法平稳时间序列ARMA时间序列季节性序列 异方差性 灰色系统关联分析

二、数学建模论文写作 【摘要】 1、研究目的：本文研究…问题。 2、建立模型思路：首先，本文…。然后针对第一问…问题，本文建立…模型：在第一个…模型中，本文对哪些问题进行简化，利用什么知识建立了什么模型在第二个…模型中，本文对哪些问题进行简化，利用什么知识建立了什么模型 3、求解思路，使用的方法、程序针对模型的求解，本文使用什么方法，在数学上属于什么类型，计算出，并只用什么工具求解出什么问题，进一步求解出什么结果。 4、建模特点（模型优点，建模思想或方法，算法特点，结果检验，灵敏度分析，模型检验等） 5、在模型的检验模型中，本文分别讨论了以上模型的精度和稳定性 6、模型推广与改进：最后，本文通过改变，得出什么模型 论文写作总体思想：一定要写好。主要写三个方面：1. 解决什么问题（一句话）2. 采取什么方法（引起阅卷老师的注意，不能太粗，也不能太细）3.得到什么结果（简明扼要、生动、公式要简单、必要时可采用小图表）假设的合理性，建模的创造性，结果的合理性，表述的清晰度。摘要部分注意事项：（300-500字左右） (总结)：1.在摘要中一定要突出方法，算法，结论，创新点，特色，不要有废话，一定要突出重点，让人一看就知道这篇论文是关于什么的，做了什么工作，用的什么方法，得到了什么效果，有什么创新和特色。一定要精悍，字字珠玑，闪闪发光，一看就被吸引。这样的摘要才是成功的。2.不该省地绝对不能省，各个板块须叙述清晰（亮点详实，自圆其说，恰到好处）！运用了什么方法，建立了什么模型，解决了什么问题，在现实实践中能有什么应用及推广！3.要用一定的关联连接词是论文过渡自然，读起来顺畅，增加论文的可读性与清晰性！4.摘要应表述准确，简明，条理清晰，合乎语法，打印排版符合文章格式。 关键字：3-5 个即可，无需太多！（结合问题、方法、理论、概念等，在题中反复出现的专业名词也需酌情考虑。总之，具体情况具体分析）

spss进行判别分析步骤

spss进行判别分析步骤1．Discriminant Analysis判别分析主对话框 图1-1 Discriminant Analysis 主对话框

（1）选择分类变量及其范围 在主对话框中左面的矩形框中选择表明已知的观测量所属类别的变量(一定是离散变量)， 按上面的一个向右的箭头按钮，使该变量名移到右面的Grouping Variable 框中。 此时矩形框下面的Define Range 按钮加亮，按该按钮屏幕显示一个小对话框如图1-2 所示，供指定该分类变量的数值范围。 图1-2 Define Range 对话框 在Minimum 框中输入该分类变量的最小值在Maximum 框中输入该分类变量的最大值。按Continue 按钮返回主对话框。 (2)指定判别分析的自变量 图1-3 展开Selection Variable 对话框的主对话框 在主对话框的左面的变量表中选择表明观测量特征的变量，按下面箭头按钮。

把选中的变量移到Independents 矩形框中，作为参与判别分析的变量。（3）选择观测量 图1-4 Set Value 子对话框 如果希望使用一部分观测量进行判别函数的推导而且有一个变量的某个值可以作为这些观测量的标识， 则用Select 功能进行选择，操作方法是单击Select 按钮展开Selection Variable。选择框如图1-3 所示。 并从变量列表框中选择变量移入该框中再单击Selection Variable 选择框右侧的Value按钮， 展开Set Value(子对话框)对话框，如图1-4 所示，键入标识参与分析的观测量所具有的该变量值， 一般均使用数据文件中的所有合法观测量此步骤可以省略。 （4）选择分析方法

多元统计分析--判别分析SPSS实验报告

实验课程名称： __多元统计分析--判别分析___

准则判别归类，则可写成： ?? ? ??=>∈<∈) ,(),( ,),(),(,),(),(,21212211G X D G X D G X D G X D G X G X D G X D G X 当待判当当 题目：表11.5的数据包含三种鸢尾的X2=萼片宽度与X4=花瓣的宽度的观测值。对每种鸢尾有n1=n2=n3=50个观测值。 部分数据:

第二部分：实验过程记录（可加页）（包括实验原始数据记录，实验现象记录，实验过程发现的问题等） 散点图：图形→旧对话框→散点图，打开简单散点图子对话框；将想X2选入X轴变量，X4选入Y轴变量，将总体选入设置标记框中，点击确定。 判别分析： 步骤: 1、选择分析→分类→判别，打开判别分析子对话框。 2、选择变量“总体”，单击→，将其加入到分组变量栏中。 3、打开定义范围子对话框，最小值输入1，最大值输入3。 4、将变量“X2萼片宽度”、“X4花瓣的宽度”选入自变量栏中。选择“一起输入自 变量”的方法。 5、打开统计变量子对话框，选择均值、单变量ANOVA、Box’M、未标准化、组内协 方差、分组协方差及总体协方差，单击继续。 6、打开分类子对话框，选择不考虑该个案时的分类，其余为默认值。 7、打开保存，选择所有的变量。

相关系数矩阵a 总体萼片宽度X2 花瓣宽度X4 合计萼片宽度X2 .190 -.122 花瓣宽度X4 -.122 .581 对数行列式 总体秩对数行列式 1 2 -6.496 2 2 -6.141 3 2 -5.189 汇聚的组内 2 -5.583 检验结果 箱的M 52.832 F 近似。8.632 df1 6 df2 538562.769 Sig. .000 Wilks 的Lambda 函数检 验Wilks 的Lambda 卡方df Sig. 1 到 2 .038 477.868 4 .000 2 .809 31.075 1 .000 典型判别式函数系数 函数 1 2 萼片宽度X2 -1.987 2.680 花瓣宽度X4 5.477 .817 (常量) -.494 -9.174 非标准化系数

第六讲 因子分析

第五讲 因子分析 在许多实际问题中，涉及的变量众多，各变量间还存在错综复杂的相关关系，这时最好能从中提取少数综合变量，这些综合变量彼此不相关，而且包含原变量提供的大部分信息。因子分析就是为解决这一问题提供的统计分析方法。 以后，如无特别说明，都假定总体是一个p 维变量： ),...,,(21'=p X X X x 它的均值向量μ =)(x E ，协方差矩阵V =(σij )p ?p 都存在。 第一节 正交因子模型 1．1 公共因子与特殊因子 从总体中提取的综合变量：F 1, F 2, … , F m (m

其中m