多元统计分析学第八讲.pptVIP

第30页，共57页，星期日，2025年，2月5日（三）贝叶斯判别法第31页，共57页，星期日，2025年，2月5日第32页，共57页，星期日，2025年，2月5日第33页，共57页，星期日，2025年，2月5日第34页，共57页，星期日，2025年，2月5日第35页，共57页，星期日，2025年，2月5日第36页，共57页，星期日，2025年，2月5日第37页，共57页，星期日，2025年，2月5日第二节逐步判别分析一、逐步判别分析的基本概念及基本思想二、逐步判别的理论基础三、引入和剔除变量计算四、建立判别式,对样品判别分类五、具体计算步骤第38页，共57页，星期日，2025年，2月5日一、基本概念及基本思想在判别问题中，当判别变量个数较多时，如果不加选择地一概采用来建立判别函数，不仅计算量大，还由于变量之间的相关性，可能使求解逆矩阵的计算精度下降，建立的判别函数不稳定。因此适当地筛选变量的问题就成为一个很重要的事情。凡具有筛选变量能力的判别分析方法就统称为逐步判别法。第39页，共57页，星期日，2025年，2月5日逐步判别法和通常的判别分析一样，也有许多不同的原则，从而产生各种方法。这里讨论的逐步判别分析方法是在多组判别分析基础上发展起来的一种方法，判别准则为贝叶斯判别函数，其基本思路类似于逐步回归分析，采用“有进有出”的算法，即按照变量是否重要，从而逐步引入变量，每引入一个“最重要”的变量进入判别式，同时要考虑较早引入的变量是否由于其后的新变量的引入使之丧失了重要性变得不再显著了（例如其作用被后引入地某几个变量的组合所代替），应及时从判别式中把它剔除，直到判别式中没有不重要的变量需要剔除，剩下来的变量也没有重要的变量可引入判别式时，逐步筛选结束。也就是说每步引入或剔除变量，都作相应的统计检验，使最后的贝叶斯判别函数仅保留“重要”的变量。第40页，共57页，星期日，2025年，2月5日多元统计分析学第八讲第1页，共57页，星期日，2025年，2月5日判别分析原理及模型判别分析概述判别分析方法第2页，共57页，星期日，2025年，2月5日判别分析概述（一）什么是判别分析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。常用的有，距离准则、Fisher准则、贝叶斯准则。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，即判别函数。（二）判别分析的种类按照判别组数划分有两组判别分析和多组判别分析；按照区分不同总体的所用数学模型来分有线性判别分析和非线性判别分析；按照处理变量的方法不同有逐步判别、序贯判别等；按照判别准则来分有费舍准则与贝叶斯判别准则。第3页，共57页，星期日，2025年，2月5日判别分析方法（一）距离判别法１．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）均值，判别准则是对于任给一次观测值，若它与第i类的重心距离最近，就认为它来自第i类。因此，距离判别法又称为最邻近方法（nearestneighbormethod）。距离判别法对各类总体的分布没有特定的要求，适用于任意分布的资料。第4页，共57页，星期日，2025年，2月5日第5页，共57页，星期日，2025年，2月5日第6页，共57页，星期日，2025年，2月5日第7页，共57页，星期日，2025年，2月5日第8页，共57页，星期日，2025年，2月5日第9页，共57页，星期日，2025年，2月5日第10页，共57页，星期日，2025年，2月5日第11页，共57页，星期日，2025年，2月5日第12页，共57页，星期日，2025年，2月5日第13页，共57页，星期日，2025年，2月5日第14页，共57页，星期日，2025年，2月5日第15页，共57页，星期日，2025年，2月5日第16页，共57页，星期日，2025年，2月5日第17页，共57页，星期日，2025年，2月5日第18页，共57页，星期日，2025年，2月5日第19页，共57页，星期日，2025年，2月5日第20页，共57页，星期日，2025年，2月5日第21页，共57页，星期日，