多元統(tǒng)計分析實驗報告判別分析

1、頁眉2015 2016 學(xué)年第一學(xué)期實驗報告課程名稱：多元統(tǒng)計分析實驗項目：判別分析實驗類別：綜合性設(shè)計性 驗證性專業(yè)班級：姓名：學(xué)號：實驗地點：統(tǒng)計與金融創(chuàng)新實驗室（新60801)實驗時間：指導(dǎo)教師：曹老師成績：數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院實驗中心制頁腳一、實驗?zāi)康淖寣W(xué)生掌握判別分析的基本步驟和分析方法；學(xué)習(xí)spss 統(tǒng)計分析從入門到精通 P307-P320 的內(nèi)容，掌握一般判別分析與逐步判別分析方法。二、實驗內(nèi)容1、 應(yīng)用胃病患者的測量數(shù)據(jù)和表征企業(yè)類型的數(shù)據(jù).sav ，掌握一般判別分析與逐步判別分析方法。數(shù)據(jù)來源于 spss 統(tǒng)計分析從入門到精通數(shù)據(jù)文件第12 章的數(shù)據(jù)。2、參考教材例4-2 的數(shù)據(jù)進(jìn)

2、行分析，數(shù)據(jù)見文件何曉群多元統(tǒng)計分析 (數(shù)據(jù) )中的例 4-2new 。三、實驗方案（程序設(shè)計說明）四、程序運行結(jié)果1. (1)分析案例處理摘要未加權(quán)案例N百分比有效1493.3缺失或越界組代碼16.7至少一個缺失判別變量0.0排除的缺失或越界組代碼還有至少0.0一個缺失判別變量合計16.7合計15100.0組統(tǒng)計量1類別均值標(biāo)準(zhǔn)差有效的 N（列表狀態(tài)）未加權(quán)的已加權(quán)的銅藍(lán)蛋白188.6057.13855.000藍(lán)色反應(yīng)150.4016.50255.000胃癌患者13.805.93355.000尿吲哚乙酸中性琉化物20.0013.32355.000銅藍(lán)蛋白156.2547.50044.000藍(lán)

3、色反應(yīng)118.7514.10444.000萎縮性胃炎7.501.73244.000尿吲哚乙酸中性琉化物14.508.38644.000銅藍(lán)蛋白151.0033.80155.000藍(lán)色反應(yīng)121.4013.01255.000其他胃病5.001.87155.000尿吲哚乙酸中性琉化物8.007.31455.000銅藍(lán)蛋白165.9346.7871414.000藍(lán)色反應(yīng)131.0020.2031414.000合計8.865.3181414.000尿吲哚乙酸中性琉化物14.1410.7261414.000匯聚的組內(nèi)矩陣a銅藍(lán)蛋白藍(lán)色反應(yīng)尿吲哚乙酸中性琉化物銅藍(lán)蛋白2217.995-168.268-48

4、.264158.682藍(lán)色反應(yīng)-168.268214.83212.082-13.773協(xié)方差-48.26412.08214.891-8.273尿吲哚乙酸中性琉化物158.682-13.773-8.273103.182a. 協(xié)方差矩陣的自由度為11。協(xié)方差矩陣類別銅藍(lán)蛋白藍(lán)色反應(yīng)尿吲哚乙酸中性琉化物銅藍(lán)蛋白3264.800-711.300-103.350402.000胃癌患者藍(lán)色反應(yīng)-711.300272.3009.100-39.750尿吲哚乙酸-103.3509.10035.200-25.000中性琉化物402.000-39.750-25.000177.500萎縮性胃炎銅藍(lán)蛋白2256.250

5、138.750-27.500-110.8332藍(lán)色反應(yīng)138.750198.91720.50074.167尿吲哚乙酸-27.50020.5003.00012.333中性琉化物-110.83374.16712.33370.333銅藍(lán)蛋白1142.500144.500-8.750117.500藍(lán)色反應(yīng)144.500169.3008.750-53.750其他胃病-8.7508.7503.500-7.000尿吲哚乙酸中性琉化物117.500-53.750-7.00053.500對數(shù)行列式類別秩對數(shù)行列式胃癌患者420.943萎縮性胃炎.a.b其他胃病415.315匯聚的組內(nèi)420.116打印的行列式的

6、秩和自然對數(shù)是組協(xié)方差矩陣的秩和自然對數(shù)。a. 秩 < 4b. 案例太少無法形成非奇異矩陣檢驗結(jié)果 a箱的 M26.091近似。1.121df110Fdf2305.976Sig.345對相等總體協(xié)方差矩陣的零假設(shè)進(jìn)行檢驗。a. 有些協(xié)方差矩陣是奇異矩陣，因此一般程序不會起作用。將相對非奇異組的匯聚組內(nèi)協(xié)方差矩陣檢驗非奇異組。其行列式的對數(shù)為 21.390 。特征值3函數(shù)特征值方差的 %累積 %正則相關(guān)性13.167 a95.295.2.8722.159 a4.8100.0.370a. 分析中使用了前2 個典型判別式函數(shù)。Wilks的 Lambda函數(shù)檢驗Wilks 的卡方dfSig.La

7、mbda1到 2.20714.9588.0602.8631.3983.706標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別式函數(shù)系數(shù)函數(shù)12銅藍(lán)蛋白.443-.295藍(lán)色反應(yīng).605-.753尿吲哚乙酸.685.532中性琉化物.347.668結(jié)構(gòu)矩陣函數(shù)12尿吲哚乙酸.623 *.309銅藍(lán)蛋白.229 *-.031藍(lán)色反應(yīng).611-.630 *中性琉化物.294.527 *判別變量和標(biāo)準(zhǔn)化典型判別式函數(shù)之間的匯聚組間相關(guān)性按函數(shù)內(nèi)相關(guān)性的絕對大小排序的變量。*. 每個變量和任意判別式函數(shù)間最大的絕對相關(guān)性4典型判別式函數(shù)系數(shù)函數(shù)12銅藍(lán)蛋白.009-.006藍(lán)色反應(yīng).041-.051尿吲哚乙酸.177.138中性琉化物

8、.034.066(常量 )-9.0235.622非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)組質(zhì)心處的函數(shù)類別函數(shù)12胃癌患者2.092-.072萎縮性胃炎-.825.527其他胃病-1.431-.349在組均值處評估的非標(biāo)準(zhǔn)化典型判別式函數(shù)組的先驗概率類別先驗用于分析的案例未加權(quán)的已加權(quán)的胃癌患者.35755.000萎縮性胃炎.28644.000其他胃病.35755.000合計1.0001414.000分類函數(shù)系數(shù)類別胃癌患者萎縮性胃炎其他胃病銅藍(lán)蛋白.154.122.1225藍(lán)色反應(yīng).780.629.649尿吲哚乙酸.865.429.201中性琉化物.131.071-.008(常量 )-81.468-50.292-50.

9、128Fisher的線性判別式函數(shù)區(qū)域圖典則判別函數(shù) 2-8.0-6.0-4.0-2.0.02.04.06.08.0+-+-+-+-+-+-+-+-+8.0 +21+I21II21II21II21II21I6.0 +21+I21II221II32221II 332221II3322221I4.0 +33322+21 +I3322221II3332221II332221II33222216II3332221I2.0 +33222+21+I3332221II332221II3322221II33322*21II3322221I.0 +33322 +21*+I*3322 21II33221II331

10、II31II31I-2.0 + 31+I31II31II31II31II31I-4.0 +31+I31II31I7I31II31II31I-6.0 +31+I31II31II31II31II31I-8.0 +31+-+-+-+-+-+-+-+-+-8.0-6.0-4.0-2.0.02.04.06.08.0典則判別函數(shù)1區(qū)域圖中使用的符號符號組標(biāo)簽-1 1 胃癌患者2 2 萎縮性胃炎3 3 其他胃病*表示一個組質(zhì)心8分類結(jié)果 a類別預(yù)測組成員合計胃癌患者萎縮性胃炎其他胃病胃癌患者4015萎縮性胃炎0314計數(shù)0145其他胃病未分組的案例0011初始80.0.020.0100.0胃癌患者萎縮性胃炎

11、.075.025.0100.0%.020.080.0100.0其他胃病未分組的案例.0.0100.0100.0a. 已對初始分組案例中的 78.6%個進(jìn)行了正確分類。2.分析案例處理摘要9未加權(quán)案例N百分比有效2993.5缺失或越界組代碼26.5至少一個缺失判別變量0.0排除的缺失或越界組代碼還有至少0.0一個缺失判別變量合計26.5合計31100.0組統(tǒng)計量Group均值標(biāo)準(zhǔn)差有效的 N（列表狀態(tài)）未加權(quán)的已加權(quán)的3640.78267471732.34467534855.000x1464200224400666.639518083229.85940846655.000x22031805949

12、01709.21054749423.83113744855.000x3486970795870586.681081039145.74754329455.000x40188001159301334.93918986353.26112119755.000x5578600871840931.561032197287.29283382455.000x658310018310814.191150933269.65130565155.000x723730053990260.86584182142.303649559855.000x856130003131674.38215879524.9887664831

13、313.000x1780200309040335.326281081157.7913412451313.000x2207500728272917.158655004320.2398074321313.000x386020091270316.39963134990.36406153201313.000x41041095446541.528070391210.9652619661313.000x52706001479010353.446078647166.8627611831313.000x650912026055444.169265921173.2054948661313.000x7747240

14、29334122.83209782843.88387825851313.000x804275235971621.79674326278.7714725031111.000x1797100287110449.20546612967.84648579011111.000x21863078720983.385217780212.7875868381111.000x313325053560275.98939754347.32575515641111.000x442490897203117.4045769931111.000639.430727434x538904091230421.8952721491

15、19.1308235521111.000x634390030980551.125263323128.8345284041111.000x77946409250015161716495381111.000x852978636341993.47053840899.2293664212929.000x1852000561970435.644805927184.7580667842929.000x2714150865551078.83974648415.2818907262929.000x3575300757100347.671861576141.4487751782929.

16、000x460985083010合計355.9055614782929.000715.458581593x525170053630479.084557829271.9667329982929.000x630184005900548.535658903216.4131981762929.000x743380071340157.37077773562.43063937372929.000x89121038218組均值的均等性的檢驗11Wilks的Fdf1df2Sig.Lambdax1.27534.246226.000x2.5829.342226.001x3.49713.135226.000x4.3

17、6722.465226.000x5.33026.371226.000x6.38920.396226.000x7.6237.871226.002x8.36322.788226.000對數(shù)行列式Group秩對數(shù)行列式1.a.b2868.6433866.156匯聚的組內(nèi)874.054打印的行列式的秩和自然對數(shù)是組協(xié)方差矩陣的秩和自然對數(shù)。a. 秩 < 5b. 案例太少無法形成非奇異矩陣檢驗結(jié)果 a箱的 M173.333近似。2.845df136Fdf21524.161Sig.000對相等總體協(xié)方差矩陣的零假設(shè)進(jìn)行檢驗。a. 有些協(xié)方差矩陣是奇異矩陣，因此一般程序不會起作用。將相對非奇異組的匯聚

18、組內(nèi)協(xié)方差矩陣檢驗非奇異組。其行列式的對數(shù)為 75.391 。12特征值函數(shù)特征值方差的 %累積 %正則相關(guān)性18.936 a89.889.8.94821.020 a10.2100.0.711a. 分析中使用了前2 個典型判別式函數(shù)。Wilks的 Lambda函數(shù)檢驗Wilks 的卡方dfSig.Lambda1到 2.05067.47916.0002.49515.8167.027標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別式函數(shù)系數(shù)函數(shù)12x1.698-.918x2-1.219.226x3-.406.130x41.192-.890x5.8171.001x6.740-.354x7-1.677.411x8.5391.045結(jié)

19、構(gòu)矩陣函數(shù)12x1.529 *.365x4.438 *.123x8.383.659 *x5.436.571 *x2.214.551 *13x6.384.494 *x7.209.461 *x3.314.355 *判別變量和標(biāo)準(zhǔn)化典型判別式函數(shù)之間的匯聚組間相關(guān)性按函數(shù)內(nèi)相關(guān)性的絕對大小排序的變量。*. 每個變量和任意判別式函數(shù)間最大的絕對相關(guān)性典型判別式函數(shù)系數(shù)函數(shù)12x1.001-.002x2-.008.002x3-.001.000x4.013-.010x5.004.005x6.004-.002x7-.009.002x8.014.027(常量 )-4.187-1.808非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)組質(zhì)心處的函數(shù)Group函數(shù)1215.991.5402-.510-1.0473-2.121.991在組均值處評估的非標(biāo)準(zhǔn)化典型判別式函數(shù)分類處理摘要1