判别分析法预测

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基于距离判别分析法的边坡稳定性预测模型及应用

第８第３期卷２０１０年６月
ＪｕｎｌｏｔｒＲｓｕｃｓａｄＡｒｈｔｃｕｏｒａｆＷａｅｅｏｒｅｎｃｉｔｅｒ
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水利与建筑工程学报
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Ｊｎ．，０ｕ２０１
Ｖ１ｏ３ｏ．Ｎ．８
ＤｉｔｎｅＤｉｃｉｉａｉｎａｙｉｅｈｄｓｃｓｒｍｎｔｏＡｎｌｓｓＭｔｏａ
ＧＡＯｏＰｎ，ＹＡＮ．ｈｎＧｕ．ｅｇＫｅｚｅ２
（．ｒｎｉｅｉｏ，ｄ，ＣｉａＲｉａｒｕｅｕＧｏｐＣｍａｙｈｎｄ，Ｓｈａ１０１ｈａ１３ｄＥｇｎｅｎＣ．ｒｇ．ｈｎａｌｙ２ｄＢｒｒｏｐｎ，Ｃｅｇｕｉｕｎ６０３，Ｃｉ；ｗｉａｕｃｎ２Ｃｌｇｉｌｎｉｅｎ，Ｈ ’ａｎｖｓｙｈｎｓａｕｎｎ４０８，Ｃｉ）．ｏｅｅｏｖｇｎｒｇｕｎｎＵｉｒｔ，Ｃａｇｈ，Ｈ ’ ａ１０２ｈｎｌｆＣｉＥｅ一种统计分析方法，在已知研究对象是
０引
言
分成若干类型（或组别）已取得各种类型的一批已知样品并
基于距离判别分析法的边坡稳定性预测模型及应用
高国朋，颜可珍
（．１中铁二局第三工程有限公司，四川成都６０３；．南大学土木工程学院，南长沙４０８）１０１２湖湖１０２
摘要：目前边坡稳定性评价的诸多方法或存在预测不准或缺乏成熟的理论依据。基于马氏距离判别分析理论，据影响边坡稳定性的重要因素，根选用重度、内摩擦角、聚力、粘边坡角、坡高度、隙水压边孔

判别分析在预测2型糖尿病患者发生脑梗死风险中的应用

ｃｌａｓｓ－ＡｈｏｓｐｉｔａｌｉｎＷｕｘｉｆｒｏｍ２００８ｔｏ２００９ｗｅｒｅｃｌａｓｓｉｉｆｅｄｉｎｔｏｌａｃｕｎａｒｉｎｆａｒｃｔｉｏｎｇｒｏｕｐ（ｎ＝４７）ａｎｄｗｉｔｈｏｕｔｌａｃｕｎａｒｉｎ — ｆａｒｃｔｉｏｎｇｒｏｕｐ（ｎ＝４２）ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｎｅｕｒｏｃｒａｎｉａｌＭＲＩｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ．Ｐｅｒｔｉｎｅｎｔｉｎｄｅｘｅｓｏｆｔｗｏｇｒｏｕｐｓｗｅｒｅｃｏｍ—
于长春，吴文君
［摘要］目的探讨运用判别险的可行性。方法选择无锡市某三级
甲等医院２００８－２００９年收治的２型糖尿病８９例，按照头颅ＭＲＩ检查结果分为腔隙性脑梗死组４７例和无腔隙性脑梗死组４２例。对两组的相关指标进行比较，将差异有统计学意义的指标用来建立判别函数模型，对两组发生脑梗死的风险进行预测。结果两组年龄、糖尿病病程、高血压病史、颈动脉粥样硬化斑块和颈动脉内膜中层厚度（ＣＩＭＴ）比较差异有统计学意义（Ｐ＜０．０５，Ｐ＜０．０１）。进入最终判别模型的指标有３个：年龄、颈动脉粥样硬化斑块、ＣＩＭＴ。所建

统计学中的判别分析

统计学中的判别分析判别分析是统计学中一种常见的分析方法，旨在通过将样本数据归类到一个或多个已知的类别中，来识别和描述不同类别之间的差异。

它在很多领域中都有广泛的应用，例如医学、市场调研、金融等。

本文将介绍判别分析的基本原理、常见的判别分析方法以及其在实际应用中的一些例子。

一、判别分析的原理判别分析的目标是构建一个判别函数，通过输入变量的值来判别或预测样本所属的类别。

它的核心思想是通过最大化类别间的差异和最小化类别内部的差异，来建立一个有效的分类模型。

判别分析的基本原理可以用以下步骤来描述：1. 收集样本数据，包括已知类别的样本和它们的属性值。

2. 对每个样本计算各个属性的平均值和方差。

3. 计算类别内部散布矩阵和类别间散布矩阵。

4. 根据散布矩阵计算特征值和特征向量。

5. 选择最具判别能力的特征值和特征向量作为判别函数的基础。

二、判别分析的方法判别分析有多种方法可以选择，常见的包括线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA）和二次判别分析（Quadratic Discriminant Analysis，简称QDA）。

1. 线性判别分析（LDA）线性判别分析假设每个类别的样本数据满足多元正态分布，并且各个类别的协方差矩阵相等。

它通过计算最佳投影方向，将多维属性值降低到一维或两维来实现分类。

LDA在分类问题中被广泛应用，并且在特征选择和降维方面也有一定的效果。

2. 二次判别分析（QDA）二次判别分析不同于LDA，它允许每个类别具有不同的协方差矩阵。

QDA通常适用于样本数据的协方差矩阵不相等或不满足多元正态分布的情况。

与LDA相比，QDA在处理非线性问题时可能更有优势。

三、判别分析的应用实例判别分析在多个领域中都有广泛的应用，下面列举了一些实际的例子。

1. 医学领域在医学中，判别分析可以帮助诊断疾病或判断病情。

例如，可以利用病人的临床数据（如血压、血糖等指标）进行判别分析，来预测是否患有某种疾病，或者判断疾病的严重程度。

简述预测的概念及其种类

简述预测的概念及其种类预测是根据已有的信息和数据，对未来可能发生的情况、趋势或结果进行估计和预测的过程。

预测通常基于历史数据、统计分析、模型建立和推断等方法。

预测可以分为多种类型，以下是其中几种常见的预测类型：1.时间序列预测：时间序列预测是对时间序列数据中未来观测值进行预测。

它通过分析和建模过去的数据模式、趋势和季节性等特征来估计未来的变化。

常用的时间序列预测方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。

2.回归分析：回归分析用于探索变量之间的关系，并根据这些关系进行预测。

它通过拟合一个数学模型来预测一个或多个因变量的值，基于已知的自变量的值。

回归分析可以通过线性回归、多项式回归和逻辑回归等方法进行。

3.机器学习预测：机器学习预测是利用机器学习算法和模型进行预测。

它根据输入的训练数据学习模式，并利用学到的模型对未知数据进行预测。

机器学习预测包括分类、回归、聚类和深度学习等方法。

4.判别分析：判别分析是根据样本的特征信息，将样本分到已知类别中的预测方法。

通过分析样本的属性特征，构建一个判定准则，从而将未知样本分配到预定义类别中。

常见的判别分析方法包括线性判别分析和支持向量机等。

5.场景分析和情景模拟：场景分析预测将未来发展分解为多个可能发生的情景或场景，进行不同情景下的预测和评估。

情景模拟则是在特定情景下进行模型模拟和预测，以评估不同决策方案或政策对未来的影响。

这些预测类型根据不同的数据特点、问题类型和预测目标选择合适的方法。

预测方法应该根据具体问题的需求和数据的特性进行选择和应用，以提供准确、可靠的预测结果。

用判别分析法预测早稻穗瘟流行程度的研究

：
为４月中旬至５月上旬降水强度，降水量与降水日数的比值（ｍｄ，即ｍ／）
０．２依照Ｙ的分类，ｘ、ｘ相应的样本也分为２类，见表１２５０将ｌ］详。
善ｇ暑嚣
＇￡１１病｝马器．ｒ９－化
Ｌ：ｉ＝ ∑ （ｉ葺。）ＸＡ一葺．ＸＡ一Ａ（ｊ＾）＋ ∑ （ｉ萱Ｉ）（ｉｘ１）ｉｊｘＢ一Ｂ ‘ｘＢ— Ｂ，，＝１２ … ，；，，ｎ
＝￣
ｆＬ，ｉ，，－ｎ／，＝１２，
当值越大时，选因子ｘ的判别效果越好。因此筛选了３个值较大的待选因子为判待．别因子，：１４月中旬至下旬的降水量（ｍ）ｌ５ｘ即ｘ为ｍ，＝０２７５；２为４月中旬至下旬降水日数（）＝０２１１ｄ，．５
Ｌ１ｌ＝６９６．２，２＝ｌ＝１９２３６；６１３１１Ｌｌ９４５
Ｌ３＝ｋ】００１１】：２３５．１，３＝
＝９５９３；７．８
：８０ｋ３１０．３５４１８，＝５０３０
于１５时为５级（发生）根据多年的调查观察，般在早稻穗瘟中等及中等以上流行的年大。一
份，防治的田块占２％３％以上，防治上应采取主动出击的策略，遍防治１—２次。而需００在普在中等以下流行的年份，防治的田块约在１％以下，根据不同的水稻苗情、同的天气情需０应不况等区别对待，重点对象田的防治。因此本文将早稻穗瘟流行程度（）＜３级的年份划为Ａ抓ｙ类（轻发生）流行程度（）偏，Ｙ ≥３级的年份划为Ｂ类（重发生）偏。

判别分析方法及其应用效果评估

判别分析方法及其应用效果评估判别分析方法是一种常用的统计分析方法，用于确定分类系统中哪些变量最能有效地区分不同的组别。

它基于一组预测变量（或称为自变量）的输入值，以及一组已知类别（或称为因变量）的输出值，通过构建分类模型来判断新样本属于哪个组别。

本文将介绍判别分析方法的基本原理、常见的判别分析方法及其应用效果评估。

## 一、判别分析方法的基本原理判别分析方法基于贝叶斯决策理论，旨在通过最小化错判率来实现最优分类。

假设有K个已知的类别，以及p个预测变量。

判别分析方法假设预测变量满足多元正态分布，并利用已知类别的样本数据估计每个类别的均值向量和协方差矩阵。

根据这些参数，可以建立判别函数来判断新样本的分类。

判别函数的形式根据具体的判别分析方法而定。

常见的判别分析方法有线性判别分析（LDA）、二次判别分析（QDA）和最近邻判别分析（KNN）等。

这些方法使用不同的数学模型和算法来构建判别函数，具有不同的优势和适用范围。

## 二、常见的判别分析方法及其特点### 1. 线性判别分析（LDA）线性判别分析是一种最常用的判别分析方法。

它假设各类别的协方差矩阵相等，即样本来自同一多元正态分布。

LDA通过计算类别间散布矩阵和类别内散布矩阵的比值来确定最优的判别函数。

LDA的优点是计算简单、效果稳定，并且不受样本数量和维度的限制。

然而，它对样本的分布假设要求较高，如果样本不满足多元正态分布，LDA可能会出现较大偏差。

### 2. 二次判别分析（QDA）二次判别分析是一种放宽了协方差矩阵相等假设的判别分析方法。

QDA假设每个类别的协方差矩阵各不相同，通过计算类别间散布矩阵和类别内散布矩阵的比值来确定最优的判别函数。

相比于LDA，QDA更加灵活，可以适应更加复杂的数据分布。

然而，由于需要估计更多的参数，QDA的计算复杂度较高，并且对样本数量和维度的要求较高。

### 3. 最近邻判别分析（KNN）最近邻判别分析是一种基于样本距离的判别分析方法。

判别分析的一般步骤和SPSS实现

判别分析的一般步骤和SPSS实现判别分析是一种统计学方法，用于确定一组预测变量对于区分不同组别的目标变量的重要性。

它可以帮助我们理解和解释数据，以及预测未来的观察结果。

下面将介绍判别分析的一般步骤和如何使用SPSS软件来实现。

步骤一：数据收集和准备首先，收集需要的数据，并进行数据清洗和整理。

确保数据的完整性和准确性。

此外，还需要对数据进行标准化，以消除不同变量之间的度量单位差异。

步骤二：设定模型确定分析的目标变量和预测变量。

目标变量是我们想要预测或解释的变量，而预测变量则是用来预测目标变量的变量。

根据实际情况，选择适当的判别分析方法，如线性判别分析或二次判别分析。

步骤三：进行判别函数的计算计算出判别函数，用于将样本分成不同的组别。

判别函数是由预测变量的加权和组成的。

对于线性判别分析，判别函数的形式为：D = a1X1 + a2X2 + ... + anXn + c其中，D是判别分数，X是预测变量，a是权重，n是预测变量的数量，c是常数。

通过计算判别函数，可以根据判别分数将样本分到不同的组别。

步骤四：进行判别分析的检验判别分析的检验包括Wilks' Lambda检验和方差分析。

Wilks' Lambda检验用于检验判别函数是否统计显著，以判断预测变量的组合是否能够显著解释目标变量的变异性。

方差分析用于检验各个预测变量在不同组别之间的差异是否显著。

步骤五：解释和评估结果在判别分析的最后一步，需要对结果进行解释和评估。

根据判别分析的结果，可以判断哪些预测变量对于区分不同组别的目标变量最为重要。

此外，还可以对模型的准确性进行评估，比如使用十折交叉验证等方法。

使用SPSS软件进行判别分析的步骤如下：步骤一：导入数据首先，在SPSS软件中打开数据文件或导入数据。

确保数据的格式正确，包括变量类型、缺失值处理等。

步骤二：设定模型在SPSS中，选择"分析"菜单中的"分类"选项，然后选择"判别分析"。

Fisher多类判别分析法在期货价格预测中的应用

Ｇ
判别分析要解决的问题是已知某事物有几个类型．在现
从各个类型中各取一个样本，这些样本设计出一套标准，由使得从这种事物中任取一个样本，以按照这套标准，别可判
它所属的类型。利用判别分析，以根据以前出现某种事件可的先验资料信息．析现在出现的资料数据，判断事件出分来
ｎ个样品，计ｎｎ个样品。即从第ｇ取了ｎ个样品，。共＝。类
ｉｉＩ＝
按照组内差异最小，组间差异最大同时兼顾的原则，也
ｇｌ，，第ｇ类的第ｉ样品，向量：＝， … Ｇ，２个用
本文尽可能全面地考虑期货市场上的交易数据选择七个指标来描述样本对上海期货交易所三月铜的交易数据进行分析利用判别分析中的fisher多类判别模型得到了判别函数进而根据预测结果对实际运作的影响提出了预测判别准则在期货价格趋势的短期预测中加以应用实例验证了该方法的有效性
维普资讯
。
（）４
ｓ， ≤ｐ对应的特征向量为：１２Ｖ１中：ｊ（，，ｖＶ，，Ｖ …，ｓ其，Ｖ＝ｖ …， ≈
ｊ１，，＝，… Ｓ２１这样就有个判别函数：：ＴｙＷｘｊ１，ｓ，：， …，２
．
一
，…
，
。
ｘ（）＝
ｇ：１ｉ＝Ｉ
∑∑
ｇ
ＶＶ＝
Ｇ
ｌ＝１ｉ

判别分析实验报告

判别分析实验报告判别分析实验报告一、引言判别分析是一种常用的统计分析方法，广泛应用于数据挖掘、模式识别、生物信息学等领域。

本实验旨在通过对一个真实数据集的分析，探讨判别分析在实际问题中的应用效果。

二、数据集介绍本实验使用的数据集是一份关于肿瘤患者的临床数据，包括患者的年龄、性别、肿瘤大小、转移情况等多个变量。

我们的目标是根据这些变量，建立一个判别模型，能够准确地预测患者是否患有恶性肿瘤。

三、数据预处理在进行判别分析之前，我们首先对数据进行预处理。

这包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测等步骤。

通过对数据的观察和分析，我们发现有部分数据存在缺失值，需要进行处理。

我们选择使用均值替代缺失值的方法进行处理，并对替代后的数据进行了异常值检测。

四、判别模型建立在本实验中，我们选择了线性判别分析（LDA）作为判别模型的建立方法。

LDA 是一种经典的判别分析方法，通过将数据投影到低维空间中，使得不同类别的样本在投影后的空间中能够更好地区分开来。

我们使用Python中的scikit-learn 库来实现LDA算法。

五、模型评估为了评估建立的判别模型的性能，我们将数据集划分为训练集和测试集。

使用训练集对模型进行训练，并使用测试集进行模型的评估。

我们选择了准确率、精确率、召回率和F1值等指标来评估模型的性能。

经过多次实验和交叉验证，我们得到了一个较为稳定的模型，并对其性能进行了详细的分析和解释。

六、结果与讨论经过模型评估，我们得到了一个在测试集上准确率为85%的判别模型。

该模型在预测恶性肿瘤时具有较高的精确率和召回率，说明了其在实际应用中的可行性和有效性。

但同时我们也发现，该模型在预测良性肿瘤时存在一定的误判率，可能需要进一步优化和改进。

七、结论本实验通过对一个真实数据集的判别分析，验证了判别分析方法在预测恶性肿瘤的应用效果。

通过建立判别模型，并对其性能进行评估，我们得到了一个在测试集上具有较高准确率的模型。

然而，我们也发现了该模型在预测良性肿瘤时存在一定的误判率，需要进一步的改进和优化。

基于距离判别分析法的采空区塌陷预测

得了良好的结果。１距离判别分析理论
科尔布鲁诺斯煤矿相继发生采空区塌陷问题，特别
以及最近陈红江和李夕兵等应用的突变基数法
种地质灾害，世界上最早报道采空区冒落造成伤亡
的矿山是英国的一个锡矿山，生在１３发９８年。１５９８年民主德国维尔钾盐公司台尔曼矿，９０年南非的１６
（．云南力合矿山工程设计有限公司；．昆明理工大学国土资源工程学院；１２３．中南大学资源与安全工程学院；．中钢集团马鞍山矿山研究院有限公司）４
摘
要：据某开采区的勘察资料，立了采空区稳定性预测的距离判别模型，依建选取影响采空
ｐｅｃｉｎｏｏｆｗａｓａｌｓｅｒｄｉｔｆｇａｓｅｔｂｉｈｄ．Ｓｍｅｍａｎｆｃｏｏｏｉａｔｒｗｈｉｈｉｆｕｎｅｇａｒｅｅｔｄａｉｃｍｉａｉｎｓｃｎｅｃｏｆｌｗｅｅｓｌｃｅｓｄｓｒｎｔｉｏ
人类对矿产资源的获取大多是通过地下开采方
灰色定权聚类法Ｊ模糊综合评判法Ｊ灰色关联、、
式获得的，在开采矿产资源的同时留下了大量采空
区。地下采空区易造成地面塌陷，是矿山常见的一
分析方法及神经网络方法Ｊ未确知测度理论、ｊ
等。这些方法较全面地考虑各个影响指标因素，取得了一定的成果。笔者在综合上述研究的基础上，借鉴马氏判别分析理论，取影响采空塌陷的主要选因素作为判别因子，立马氏距离判别模型，建利用学习样本构建线性判别函数，采空塌陷进行预测，对取

基于核Fisher判别分析的蛋白质氧链糖基化位点的预测

（ＦＡ）ＫＤ的方法来预测蛋白质氧链糖基化位点。首先通过非线性映射（由核函数隐含定义）将样本映射到特征空间，然后在特征空间中用Ｆｓｅ判别分析进行分类。进一步，多数投票策略对各种窗口下的分类器进行组合以综合多ｉｒｈ用个窗１的优势。实验结果表明，２：使用组合ＫＤＦＡ的方法预测的效果优于ＦＡ和ＰＡ以及单个ＫＤＤＣＦＡ分类器的预测效
ｆａｕｅｓｃｍｐｉｉｌｅｎｄｂｅｅｕｎｔｏ，ａｄｔｅｈｙｗｅｅｃａｓｆｅｎｏｔｌｓｅｎｔｅｔｒｐｃｙｅｔｒｐａｅｉｌｃｔｙｄｆｅｙａｋｒｌｆｃｉｎｉｎｎｈｎｔｅｒｌｓｉｄｉｔｗｏｃａｓｓｉｈｅｆａｕｅｓａｅｂｉ
０引言
糖基化是哺乳动物细胞膜合成过程中蛋白质翻译后修饰
的重要步骤之一，具有重要的生物功能。糖基化过程的实它现有４种形式：）生在丝氨酸残基（）苏氨酸残基（）１发Ｓ或Ｔ上
确率。本文将使用ＫＤＦＡ的方法来预测氧链糖基化位点。样本首先被一个非线性映射映射到特征空间，后在特征空间然中用Ｆｓｅ判别分析进行分类。ｉｒｈ
基于核Ｆｓｅ判别分析的蛋白质氧链糖基化位点的预测ｉｒｈ
杨雪梅，李世鹏
（阳师范学院，咸数学与信息科学学院，陕西咸阳７２０）１００
（ｍｙｎ４２ｇａｌｃｎ）ｘａｇ１＠ｍｉｏ．

多元统计分析数据处理中常见的方法与原理

多元统计分析数据处理中常见的方法与原理多元统计分析是一种从多个变量间关系来进行数据分析的方法。

它可以帮助我们发现变量间的关联，并揭示隐藏在数据背后的模式和规律。

在实际应用中，我们常常需要采用一些常见的方法来处理多元统计分析数据。

本文将介绍几种常见的方法及其原理，包括因子分析、聚类分析、判别分析和回归分析。

一、因子分析因子分析是一种用于降低变量维度的方法。

它基于一个假设，即多个观测变量可以由少数几个因子来解释。

因子分析的目标是找出这些因子，并确定它们与观测变量之间的关系。

因子分析的原理是通过对变量之间的协方差矩阵进行特征分解来获得因子载荷矩阵。

在这个矩阵中，每个变量与每个因子之间都有一个因子载荷系数。

这些系数表示了变量与因子之间的相关程度，值越大表示相关性越高。

通过分析因子载荷矩阵，我们可以确定哪些变量与哪些因子相关性最强，从而得出变量的潜在因子。

二、聚类分析聚类分析是一种用于将观测对象或变量进行分类的方法。

它基于一个假设，即属于同一类别的对象或变量在某些方面上相似，而不同类别之间的对象或变量则在某些方面上不同。

聚类分析可以帮助我们发现数据集中的群组，并研究不同群组之间的差异。

聚类分析的原理是通过测量对象或变量之间的相异性来确定分类。

最常用的相异性度量是欧氏距离和相关系数。

通过计算每个对象或变量之间的相异性，并基于相异性矩阵进行聚类，我们可以将数据划分为不同的类别。

三、判别分析判别分析是一种用于预测或解释分类变量的方法。

它基于一个假设，即存在一些预测变量对于解释或预测分类变量的发生概率有重要影响。

判别分析可以帮助我们确定哪些预测变量对于分类变量的发生概率有重要影响，并建立分类模型。

判别分析的原理是通过计算不同分类组之间的差异来确定预测变量的重要性。

最常用的差异度量是F统计量和卡方统计量。

通过计算这些统计量，并建立判别方程，我们可以将预测变量与分类变量之间的关系进行建模。

进而，我们可以使用该模型来对新的预测变量进行分类。

利用判别分析方法预测小麦条锈病

ｆｏＴｉｎｈｉＴｈｒｆｒ，ｔｅｍｅｈｄｏｉｃｉｎｔｎａａｙｉｃｕｄｂｅｅｅｃｒｔｅｆｒｃｓｆｗｈｔｓｒｅｒｍａｓｕ．ｅｅｏｅｈｔｏｆｓｒｄｍｉａｉｎｌｓｓｏｌｅａｒｆｒｎｅｆｈｅａｔｅｔｉｏｏｏｏａｐ
Ｃｅｎ，ＷａｇＨａｇａｇ，ＭａＺｈｎｏｇｈｎＧａｇｎｉｕｎａｈｎ
（ｐｒｍｎｆＰａｔａｈｌｇＣｉａＡｇｉｕｔｒｌＵｉｅｓｔＤｅａｔｅｔｌｎｔｏｏｙ，ｈｎｒｃｌａｎｖｒｉｏＰｕｙ，Ｂｉｉｇ１０９，Ｃｉ）ｅｎ００４ｈｎｊａＡｓａｔＷｈａｔｐｕｔａｓｄｂｃｉｉｒｉｏｍｉＷｅｔ．ｐｒｔｉｒｓｓｎｆｈａｄｍｉｄｓ — ｂｔｃｒｅｔｒｅｒｓ，ｃｕｅｙｓｉＰｕｃａｔｆｒｓｓ．ｆｓ．ｔｉｃＥｉ，ｉｏｅｏｅｐｎｅｃｉｎｓｉｉｋｔｅａ
维普资讯
・
２・４
植物保护
第３第４￣（０６２卷２０）
ＰＡＮＴＰＯＣＯＬＲＴＥＴＩＮＶｏ．２Ｎｏ４（０６１３・２０）
利用判别分析方法预测小麦条锈病
陈刚，王海光，马占鸿
ｒｓｕｔ．
ＫｅｒｓＷｈｔｓｒｅｒｓｙｗ０ｄａｅｔｉｕｔｐ
（中国农业大学植物病理学系，北京１０９）００４
摘要以四川－５尔康、肃天水两地１８ —２０－、－甘９８００＃ｄ麦条锈病发生情况和期间的气象资料数据为基础，用判利别分析方法对小麦条锈病的发生程度进行预测，立了判别函数，建四川－５尔康、－甘肃天水数据资料回代检验错分

基于Fisher判别分析法的短连线交叉口溢流状态预测模型

基于Ｆｉｓｈｅｒ判别分析法的
短连线交叉口溢流状态预测模型
口姜璐璐，韩印，姚佼
２０００９５）（上海理工大学管理学院，上海
摘
要：在研究导致短连线交叉口溢流因素的基础上，利用Ｆｉｓｈｅｒ判别分析法，将关键因素作为判
ｎｄａｔｈｅｆｏｒｅｃａｓｔｒｅｓｕｌｔＷａｓｍｕｃｈｃｌｏｓｅｒｔｏｔｈｅａｃｔｕａｌｓｉｕａｔｔｉｏｎ，ｈｅｔａｃｃｕｒａｃｙｒａｔｅｒｅａｃｈｅｄｔｏ９２％．ｈｉＴｓｍｅａｎｓｈｅｔｔｒａｆｉｆｃｓｔａｔｅｆｏｒｅｃｓｔａｍｏｄｅｌｗａｓａｃｃｒａｕｔｅｎｄａｒｅｌｉａｂｌｅ；ｗｅｃａｎｕｓｅｉｔｔｏｆｏｒｅｃａｓｔｏｔｈｅｒｓｈｏｒｔｌｅｎｇｔｈｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｗｈｉｃｈｓｐｉｌｌｏｖｅｒａｌｗａｙｓｈａｐｐｅｎｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄ：Ｆｉｓｈｅｒｃｉｔｒｅｒｉｏｎ；ＳｈＯｒｔｌｅｎｇｔｈｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ；Ｓｐｉｌｌｏｖｅｒ；Ｓｔａｔｅｆｏｒｅｃａｓｔ
用传统交通流模型研究溢流问题等方面的研究成果还较
少，因此，研究如何通过利用现有的交通检测器数据资通控制策略，对避免城市 “ 咽喉要道 ” 的过饱和死锁甚

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。

学术研究中的判别分析技术

学术研究中的判别分析技术一、引言判别分析是一种重要的统计学方法，主要用于识别不同类别的样本，并对样本进行分类。

在学术研究中，判别分析技术被广泛应用于各种领域，如生物医学、心理学、社会学、经济学等。

本文将介绍判别分析的基本原理、应用范围、分类方法以及其在学术研究中的应用案例。

二、判别分析的基本原理判别分析是根据样本的特征，将样本划分为不同的类别。

判别分析的目标是建立一种模型，使得该模型能够根据样本的特征，对样本的类别进行准确的预测。

常用的判别分析方法包括线性判别分析、非线性判别分析、支持向量机等。

三、判别分析的应用范围判别分析在学术研究中具有广泛的应用范围。

它可以应用于各种领域，如生物医学、心理学、社会学、经济学等。

在生物医学领域，判别分析可以用于疾病分类、基因组学研究等；在心理学领域，它可以用于个性特征的分类；在社会学领域，它可以用于种族、社会阶层等的分类；在经济学领域，它可以用于市场细分、风险评估等。

四、判别分析的分类方法判别分析有多种分类方法，根据不同的特征可以分为线性判别分析和非线性判别分析。

线性判别分析是一种基于线性模型的判别分析方法，它适用于特征之间存在线性关系的情况。

非线性判别分析则适用于特征之间存在非线性关系的情况，常用的方法包括支持向量机、神经网络等。

此外，根据应用场景的不同，判别分析还可以分为一对一批判别分析、多个样本批判别分析和时间序列判别分析等。

五、判别分析在学术研究中的应用案例本文将介绍两个判别分析在学术研究中应用的案例。

第一个案例是用于疾病分类的线性判别分析。

在一项生物医学研究中，研究者收集了大量病人的临床数据，包括血压、血糖、血脂等指标。

通过对这些数据进行线性判别分析，研究者成功地将病人分为高血压和正常两组，并且模型的准确率达到了85%以上。

这个案例说明，判别分析可以有效地应用于生物医学领域，为疾病的诊断和治疗提供支持。

第二个案例是用于市场细分的非线性判别分析。

在一家互联网公司的市场营销中，研究者收集了不同用户群体的网络行为数据，包括浏览网页、社交互动、购买行为等。

SPSS中判别分析方法的正确使用

SPSS中判别分析方法的正确使用判别分析是一种经典的统计方法，用于将一组观测值分配到不同的已知类别中。

它被广泛应用于分类问题，如客户群体分类、药物分类等。

在SPSS中，判别分析方法可以通过以下步骤正确使用：第一步：准备数据首先，需要准备一个用于判别分析的数据集。

该数据集应包含预测变量（也称为自变量）和所属类别（也称为因变量）两部分。

预测变量是用来解释类别分布的变量，而所属类别是需要预测或分类的变量。

确保数据集中不含有缺失值或异常值。

第二步：设置分析方法在SPSS中，可以通过点击“分析”菜单，然后选择“分类”子菜单中的“判别”选项来设置判别分析。

在弹出的对话框中，将需预测的类别（也称为因变量）移动到“因变量”框中，将预测变量（也称为自变量）移动到“自变量”框中。

可以选择要使用的分析方法，如方差判别分析、线性判别分析等，然后点击“确定”开始分析。

第三步：解读输出结果SPSS将生成一个判别分析的结果报告，包括描述性统计、判别函数、马氏距离以及判别图等。

可以通过阅读输出结果了解到判别函数如何区分不同的类别，以及判别图如何表示不同的类别之间的差异。

此外，还可以观察描述性统计结果，比较不同类别之间的平均值、方差等指标，进一步理解类别分布的特征。

第四步：交叉验证为了验证判别分析的准确性和稳定性，可以使用交叉验证方法。

在SPSS中，可以选择在判别分析对话框的“交叉验证”选项中设置交叉验证方法。

交叉验证将数据集分为几个部分，然后使用其中一部分数据来估计判别函数，再使用剩余的数据来验证判别函数的准确性。

通过交叉验证可以得到判别分析的预测正确率，以及其它评估指标。

第五步：解读结果根据判别分析的结果报告和交叉验证的准确性评估，可以判断判别分析方法的准确性和稳定性。

如果预测正确率较高且稳定，那么可以认为判别分析是一个有效的分类方法。

此外，还可以利用判别函数的系数和贡献度等信息，评估不同预测变量对类别分布的贡献程度。

总结：判别分析是一种常用的分类方法，可用于解决各种分类问题。

基于判别分析的玉米茎腐病发生程度预测模型

基于判别分析的玉米茎腐病发生程度预测模型玉米作为世界上主要的粮食作物之一，受到了很多生物和非生物因素的威胁，其中茎腐病是其中一个严重的病害。

茎腐病可以导致玉米的减产甚至死亡，给玉米生产带来了严重的经济损失。

及早发现和预测茎腐病的发生程度对于玉米的产量和质量具有重要意义。

本文将基于判别分析方法，建立一种玉米茎腐病发生程度预测模型，以提高对玉米病害的预测能力，减少经济损失。

一、研究背景茎腐病是由真菌引起的一种常见的玉米病害，主要发生在玉米的茎部，其病症表现为茎部褐色腐烂，严重影响了玉米的正常生长和产量。

茎腐病的发生受到多种因素的影响，如土壤条件、气候条件、病原真菌的类型等。

传统的预测方法主要是基于农业专家的经验和观察，这种方法存在主观性强、准确性差等问题。

建立一种科学、准确的玉米茎腐病发生程度预测模型，对于农业生产具有重要的意义。

二、研究方法1. 数据采集：通过对不同地区和不同生长期的玉米田采集样本，获得茎腐病发生程度的数据。

收集与茎腐病相关的环境因素和土壤因素的数据，如温度、湿度、土壤pH值等。

2. 变量选择：对收集到的数据进行分析，筛选出与茎腐病发生程度相关的主要变量。

这些变量可能包括土壤湿度、气温、土壤pH值等。

3. 判别分析模型建立：基于收集到的数据，利用判别分析方法建立玉米茎腐病发生程度预测模型。

判别分析是一种统计学方法，主要用于找到能够最好地区分不同组别的变量，从而对新样本进行分类。

4. 模型评估：通过对模型进行交叉验证等方法，评估模型的准确性和稳定性。

三、研究结果经过对收集到的数据进行分析和建模，得到了一种基于判别分析的玉米茎腐病发生程度预测模型。

该模型能够利用环境因素和土壤因素对玉米茎腐病的发生程度进行预测，为农民和农业管理部门提供决策支持。

通过对模型的评估，发现该模型具有较高的准确性和稳定性，能够较好地预测茎腐病的发生程度。

四、研究意义本研究基于判别分析方法建立了一种玉米茎腐病发生程度预测模型，为玉米病害的预测提供了一种科学的方法。