判别分析第7讲.pptxVIP

判别分析;培训大纲; 判别分析是多元统计中用于判别样品所属类型的一种统计分析方法。是一种在一些已知研究对象用某种方法已经分成若干类的情况下，确定新的样品的观测数据属于那一类的统计分析方法。; 判别准则： 用于衡量新样品与各已知组别接近程度的思路原则。 判别目的: 1)判别函数,以便根据计量变量来确定一个观测属于哪一类 2)一组计量变量的线性组合,他能最好的区分各类 3)计量变量的子集,以便最后的分类 判别函数： 基于一定的判别准则计算出的用于衡量新样品与各已知组别接近程度的描述指标。; 按照判别准则来分有 距离判别、费希尔判别与贝叶斯判别;培训大纲;距离判别法;; 2、当总体的协方差已知，但不相等 ; 3、当总体的协方差未知时，用样本的离差阵代替， 步骤如下： （1）分别计算各组的离差矩阵 和 ； （2）计算 （3）计算类的均值 （4）计算 （5）计算 （6）生成判别函数，将检验样本代入，判类。;多总体的距离判别法;错判概率; 当两总体靠得比较近时，即两总体的均值差异较小时，无论用何种判别方法，判错的概率都比较大，这时的判别分析也是没有意义的，因此只有当两总体的均值有明显差异时，进行判别分析才有意义，为此，要对两总体的均值差异性进行检验.;data ds511; input id x1-x4 group $; cards; 1 13.85 2.79 7.80 49.60 A 2 22.31 4.67 12.31 47.80 A 3 28.82 4.63 16.18 62.15 A 4 15.29 3.54 7.50 43.20 A 5 28.79 4.90 16.12 58.10 A 6 2.18 1.06 1.22 20.60 B 7 3.85 0.80 4.06 47.10 B 8 11.40 0.00 3.50 0.00 B 9 3.66 2.42 2.14 15.10 B 10 12.10 0.00 5.68 0.00 B ; run; data d511test; input id x1-x4 group $ ; cards; 11 8.85 3.38 5.17 26.10 . 12 28.60 2.40 1.20 127.00 . 13 20.70 6.70 7.60 30.20 . 14 7.90 2.40 4.30 33.20 . 15 3.19 3.20 1.43 9.90 . 16 12.40 5.10 4.43 24.60 . 17 16.80 3.40 2.31 31.30 . 18 15.00 2.70 5.02 64.00 . ; run; proc discrim data=ds511 testdata=d511test list testlist; class group; var x1-x4; run;;data d511; input id x1-x4 group $; cards; 1 13.85 2.79 7.80 49.60 A 2 22.31 4.67 12.31 47.80 A 3 28.82 4.63 16.18 62.15 A 4 15.29 3.54 7.50 43.20 A 5 28.79 4.90 16.12 58.10 A 6 2.18 1.06 1.22 20.60 B 7 3.85 0.80 4.06 47.10 B 8 11.40