多元第四章答案

4.1簡(jiǎn)述歐幾里得距離與馬氏距離的區(qū)別和聯(lián)系。答：設(shè)p維歐幾里得空間中的兩點(diǎn)X=和Y=。那么歐幾里得距離為。歐幾里得距離的局限有=1\*GB3①在多元數(shù)據(jù)分析中，其度量不合理。=2\*GB3②會(huì)受到實(shí)際問(wèn)題中量綱的影響。設(shè)X,Y是來(lái)自均值向量為，協(xié)方差為的總體G中的p維樣本。那么馬氏距離為D(X,Y)=。當(dāng)即單位陣時(shí)，D(X,Y)==即歐幾里得距離。因此，在一定程度上，歐幾里得距離是馬氏距離的特殊情況，馬氏距離是歐幾里得距離的推廣。4.2試述判別分析的實(shí)質(zhì)。答：判別分析就是希望利用已經(jīng)測(cè)得的變量數(shù)據(jù)，找出一種判別函數(shù)，使得這一函數(shù)具有某種最優(yōu)性質(zhì)，能把屬于不同類別的樣本點(diǎn)盡可能地區(qū)別開來(lái)。設(shè)R1，R2，…，Rk是p維空間Rp的k個(gè)子集，如果它們互不相交，且它們的和集為，那么稱為的一個(gè)劃分。判別分析問(wèn)題實(shí)質(zhì)上就是在某種意義上，以最優(yōu)的性質(zhì)對(duì)p維空間構(gòu)造一個(gè)“劃分〞，這個(gè)“劃分〞就構(gòu)成了一個(gè)判別規(guī)那么。4.3簡(jiǎn)述距離判別法的根本思想和方法。答：距離判別問(wèn)題分為=1\*GB3①兩個(gè)總體的距離判別問(wèn)題和=2\*GB3②多個(gè)總體的判別問(wèn)題。其根本思想都是分別計(jì)算樣本與各個(gè)總體的距離〔馬氏距離〕，將距離近的判別為一類。=1\*GB3①兩個(gè)總體的距離判別問(wèn)題設(shè)有協(xié)方差矩陣∑相等的兩個(gè)總體G1和G2，其均值分別是1和2，對(duì)于一個(gè)新的樣品X，要判斷它來(lái)自哪個(gè)總體。計(jì)算新樣品X到兩個(gè)總體的馬氏距離D2〔X，G1〕和D2〔X，G2〕，那么X，D2〔X，G1〕D2〔X，G2〕X，D2〔X，G1〕>D2〔X，G2，具體分析，記那么判別規(guī)那么為X，W(X)X，W(X)<0=2\*GB3②多個(gè)總體的判別問(wèn)題。設(shè)有個(gè)總體，其均值和協(xié)方差矩陣分別是和，且。計(jì)算樣本到每個(gè)總體的馬氏距離，到哪個(gè)總體的距離最小就屬于哪個(gè)總體。具體分析，取，，?？梢匀【€性判別函數(shù)為，相應(yīng)的判別規(guī)那么為假設(shè)4.4簡(jiǎn)述貝葉斯判別法的根本思想和方法。根本思想：設(shè)k個(gè)總體，其各自的分布密度函數(shù)，假設(shè)k個(gè)總體各自出現(xiàn)的概率分別為，，。設(shè)將本來(lái)屬于總體的樣品錯(cuò)判到總體時(shí)造成的損失為，。設(shè)個(gè)總體相應(yīng)的維樣本空間為。在規(guī)那么下，將屬于的樣品錯(cuò)判為的概率為那么這種判別規(guī)那么下樣品錯(cuò)判后所造成的平均損失為那么用規(guī)那么來(lái)進(jìn)行判別所造成的總平均損失為貝葉斯判別法那么，就是要選擇一種劃分，使總平均損失到達(dá)極小。根本方法：令，那么假設(shè)有另一劃分，那么在兩種劃分下的總平均損失之差為因?yàn)樵谏蠈?duì)一切成立，故上式小于或等于零，是貝葉斯判別的解。從而得到的劃分為4.5簡(jiǎn)述費(fèi)希爾判別法的根本思想和方法。答：根本思想：從個(gè)總體中抽取具有個(gè)指標(biāo)的樣品觀測(cè)數(shù)據(jù)，借助方差分析的思想構(gòu)造一個(gè)線性判別函數(shù)系數(shù)可使得總體之間區(qū)別最大，而使每個(gè)總體內(nèi)部的離差最小。將新樣品的個(gè)指標(biāo)值代入線性判別函數(shù)式中求出值，然后根據(jù)判別一定的規(guī)那么，就可以判別新的樣品屬于哪個(gè)總體。4.6試析距離判別法、貝葉斯判別法和費(fèi)希爾判別法的異同。答：=1\*GB3①費(fèi)希爾判別與距離判別對(duì)判別變量的分布類型無(wú)要求。二者只是要求有各類母體的兩階矩存在。而貝葉斯判別必須知道判別變量的分布類型。因此前兩者相對(duì)來(lái)說(shuō)較為簡(jiǎn)單。=2\*GB3②當(dāng)k=2時(shí)，假設(shè)那么費(fèi)希爾判別與距離判別等價(jià)。當(dāng)判別變量服從正態(tài)分布時(shí)，二者與貝葉斯判別也等價(jià)。=3\*GB3③當(dāng)時(shí)，費(fèi)希爾判別用作為共同協(xié)差陣，實(shí)際看成等協(xié)差陣，此與距離判別、貝葉斯判別不同。=4\*GB3④距離判別可以看為貝葉斯判別的特殊情形。貝葉斯判別的判別規(guī)那么是X，W(X)X，W(X)<lnd距離判別的判別規(guī)那么是X，W(X)X，W(X)<0二者的區(qū)別在于閾值點(diǎn)。當(dāng)，時(shí)，，。二者完全相同。4.7設(shè)有兩個(gè)二元總體和，從中分別抽取樣本計(jì)算得到,,假設(shè)，試用距離判別法建立判別函數(shù)和判別規(guī)那么。樣品X=〔6，0〕’應(yīng)屬于哪個(gè)總體？解：=，=，==即樣品X屬于總體4.8某超市經(jīng)銷十種品牌的飲料，其中有四種暢銷，三種滯銷，三種平銷。下表是這十種品牌飲料的銷售價(jià)格〔元〕和顧客對(duì)各種飲料的口味評(píng)分、信任度評(píng)分的平均數(shù)。銷售情況產(chǎn)品序號(hào)銷售價(jià)格口味評(píng)分信任度評(píng)分暢銷158267339486平銷576687798滯銷8349421043=1\*GB2⑴根據(jù)數(shù)據(jù)建立貝葉斯判別函數(shù)，并根據(jù)此判別函數(shù)對(duì)原樣本進(jìn)行回判。=2\*GB2⑵現(xiàn)有一新品牌的飲料在該超市試銷，其銷售價(jià)格為3.0，顧客對(duì)其口味的評(píng)分平均為8，信任評(píng)分平均為5，試預(yù)測(cè)該飲料的銷售情況。解：增加group變量，令暢銷、平銷、滯銷分別為group1、2、3；銷售價(jià)格為X1，口味評(píng)分為X2，信任度評(píng)分為X3，用spss解題的步驟如下：在SPSS窗口中選擇Analyze→Classify→Discriminate，調(diào)出判別分析主界面，將左邊的變量列表中的“group〞變量選入分組變量中，將X1、X2、X3變量選入自變量中，并選擇Enterindependentstogether單項(xiàng)選擇按鈕，即使用所有自變量進(jìn)行判別分析。點(diǎn)擊DefineRange按鈕，定義分組變量的取值范圍。本例中分類變量的范圍為1到3，所以在最小值和最大值中分別輸入1和3。單擊Continue圖4.1判別分析主界面單擊Statistics…按鈕，指定輸出的描述統(tǒng)計(jì)量和判別函數(shù)系數(shù)。選中FunctionCoefficients欄中的Fisher’s：給出Bayes判別函數(shù)的系數(shù)?！沧⒁猓哼@個(gè)選項(xiàng)不是要給出Fisher判別函數(shù)的系數(shù)。這個(gè)復(fù)選框的名字之所以為Fisher’s，是因?yàn)榘磁袆e函數(shù)值最大的一組進(jìn)行歸類這種思想是由Fisher提出來(lái)的。這里極易混淆，請(qǐng)讀者注意區(qū)分?！橙鐖D4.2。單擊Continue按鈕，返回主界面。圖4.2statistics子對(duì)話框單擊Classify…按鈕，彈出classification子對(duì)話框，選中Display選項(xiàng)欄中的Summarytable復(fù)選框，即要求輸出錯(cuò)判矩陣，以便實(shí)現(xiàn)題中對(duì)原樣本進(jìn)行回判的要求。如圖4.3。圖4.3classification對(duì)話框返回判別分析主界面，單擊OK按鈕，運(yùn)行判別分析過(guò)程。根據(jù)判別分析的結(jié)果建立Bayes判別函數(shù)：Bayes判別函數(shù)的系數(shù)見(jiàn)表4.1。表中每一列表示樣本判入相應(yīng)類的Bayes判別函數(shù)系數(shù)。由此可建立判別函數(shù)如下：Group1：Group2：Group3：將各樣品的自變量值代入上述三個(gè)Bayes判別函數(shù)，得到三個(gè)函數(shù)值。比擬這三個(gè)函數(shù)值，哪個(gè)函數(shù)值比擬大就可以判斷該樣品判入哪一類。ClassificationFunctionCoefficientsgroup123x1x2x3(Constant)Fisher'slineardiscriminantfunctions表4.1Bayes判別函數(shù)系數(shù)根據(jù)此判別函數(shù)對(duì)樣本進(jìn)行回判，結(jié)果如表4.2。從中可以看出在4種暢銷飲料中，有3種被正確地判定，有1種被錯(cuò)誤地判定為平銷飲料，正確率為75%。在3種平銷飲料中，有2種被正確判定，有1種被錯(cuò)誤地判定為暢銷飲料，正確率為66.7%。3種滯銷飲料均正確判定。整體的正確率為80.0%。ClassificationResultsagroupPredictedGroupMembershipTotal123OriginalCount131042120330033%1.02.03.0.0a.80.0%oforiginalgroupedcasescorrectlyclassified.表4.2錯(cuò)判矩陣該新飲料的，，，將這3個(gè)自變量代入上一小題得到的Bayes判別函數(shù)，的值最大，該飲料預(yù)計(jì)平銷。也可通過(guò)在原樣本中增加這一新樣本，重復(fù)上述的判別過(guò)程，并在classification子對(duì)話框中同時(shí)要求輸出casewiseresults，運(yùn)行判別過(guò)程，得到相同的結(jié)果。4.9銀行的貸款部門需要判別每個(gè)客戶的信用好壞〔是否未履行還貸責(zé)任〕，以決定是否給予貸款。可以根據(jù)貸款申請(qǐng)人的年齡〔〕、受教育程度〔〕、現(xiàn)在所從事工作的年數(shù)〔〕、未變更住址的年數(shù)〔〕、收入〔〕、負(fù)債收入比例〔〕、信用卡債務(wù)〔〕、其它債務(wù)〔〕等來(lái)判斷其信用情況。下表是從某銀行的客戶資料中抽取的局部數(shù)據(jù)，=1\*GB2⑴根據(jù)樣本資料分別用距離判別法、Bayes判別法和Fisher判別法建立判別函數(shù)和判別規(guī)那么。=2\*GB2⑵某客戶的如上情況資料為〔53，1，9，18，50，11.20，2.02，3.58〕，對(duì)其進(jìn)行信用好壞的判別。目前信用好壞客戶序號(hào)已履行還貸責(zé)任123172310.342341173593422723410.94.94439119548535191340.40未履行還貸責(zé)任63711324729113142832211675928223230.19102614327.36解：令已履行還貸責(zé)任為group0，未履行還貸責(zé)任為group1。令〔53，1，9，18，50，11.20，2.02，3.58〕客戶序號(hào)為11，group未知。用spss解題步驟如下：在SPSS窗口中選擇Analyze→Classify→Discriminate，調(diào)出判別分析主界面，將左邊的變量列表中的“group〞變量選入分組變量中，將變量選入自變量中，并選擇Enterindependentstogether單項(xiàng)選擇按鈕，即使用所有自變量進(jìn)行判別分析。點(diǎn)擊DefineRange按鈕，定義分組變量的取值范圍。本例中分類變量的范圍為0到1，所以在最小值和最大值中分別輸入0和1。單擊Continue按鈕，返回主界面。單擊Statistics…按鈕，指定輸出的描述統(tǒng)計(jì)量和判別函數(shù)系數(shù)。選中FunctionCoefficients欄中的Fisher’s和Unstandardized。單擊Continue按鈕，返回主界面。單擊Classify…按鈕，定義判別分組參數(shù)和選擇輸出結(jié)果。選擇Display欄中的Casewiseresults，以輸出一個(gè)判別結(jié)果表。其余的均保存系統(tǒng)默認(rèn)選項(xiàng)。單擊Continue按鈕。返回判別分析主界面，單擊OK按鈕，運(yùn)行判別分析過(guò)程。用費(fèi)希爾判別法建立判別函數(shù)和判別規(guī)那么：未標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別函數(shù)系數(shù)由于可以將實(shí)測(cè)的樣品觀測(cè)值直接代入求出判別得分，所以該系數(shù)使用起來(lái)比標(biāo)準(zhǔn)化的系數(shù)要方便一些。具體見(jiàn)表4.3。表4.3未標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別函數(shù)系數(shù)由此表可知，F(xiàn)isher判別函數(shù)為：用計(jì)算出各觀測(cè)值的具體坐標(biāo)位置后，再比擬它們與各類重心的距離，就可以得知分類，如假設(shè)與group0的重心距離較近那么屬于group0，反之亦然。各類重心在空間中的坐標(biāo)位置如表4.4所示。表4.4各類重心處的費(fèi)希爾判別函數(shù)值用bayes判別法建立判別函數(shù)與判別規(guī)那么，由于此題中假設(shè)各類出現(xiàn)的先驗(yàn)概率相等且誤判造成的損失也相等，所以距離判別法與bayes判別完全一致。如表4.5所示，group欄中的每一列表示樣品判入相應(yīng)列的Bayes判別函數(shù)系數(shù)。由此可得，各類的Bayes判別函數(shù)如下：表4.5Bayes判別函數(shù)系數(shù)將各樣品的自變量值代入上述兩個(gè)Bayes判別函數(shù)，得到兩個(gè)函數(shù)值。比擬這兩個(gè)函數(shù)值，哪個(gè)函數(shù)值比擬大就可以判斷該樣品該判入哪一類。在判別結(jié)果的CasewiseStastics表中容易查到該客戶屬于group0，信用好。4.10從胃癌患者、萎縮性胃炎患者和非胃炎患者中分別抽取五個(gè)病人進(jìn)行四項(xiàng)生化指標(biāo)的化驗(yàn)：血清銅蛋白、藍(lán)色反響、尿吲哚乙酸和中性硫化物，數(shù)據(jù)見(jiàn)下表。試用距離判別法建立判別函數(shù)，并根據(jù)此判別函數(shù)對(duì)原樣本進(jìn)行回判。類別病人序號(hào)胃癌患者12281342011224513410403200167122741701507851001672014胃炎患者萎縮性622512571471301006128150117769120133102610160100510非胃炎患者1118511551912170125641316514253141351082121510011772解：令胃癌患者、萎縮性胃炎患者和非胃炎患者分別為group1、group2、group3，由于此題中假設(shè)各類出現(xiàn)的先驗(yàn)概率相等且誤判造成的損失也相等，所以距離判別法與bayes判別完全一致。用spss的解題步驟如下：1.在SPSS窗口中選擇Analyze→Classify→Discriminate，調(diào)出判別分析主界面，將左邊的變量列表中的“group〞變量選入分組變量中，將X1、X2、X3、X4變量選入自變量中，并選擇Enterindependentstogether單項(xiàng)選擇按鈕，即使用所有自變量進(jìn)行判別分析。2.點(diǎn)擊DefineRange按鈕，定義分組變量的取值范圍。本例中分類變量的范圍為1到3，所以在最