SAS Bayes判别分析
SASdiscrim 距离判别和贝叶斯判别法
距离判别和贝叶斯判别法SAS/STAT （DISCRIM ）过程部分语句说明一、 D ISCRIM 过程语句SAS/STAT （DISCRIM ）产生线性判别函数并进行分类，主要的语句如下：二、程序实例及解释例：某年为了研究某年全国各地农民家庭收支的分布情况，对全国28个地区进行了抽样调查。
食品1x ，衣着2x ，燃料3x ，住房4x ，生活用品及其他5x 和文化服务支出6x 。
data a;input type x1-x6;cards;数据行；run;data b;input x1-x6; cards;190.33 43.77 9.73 60.54 49.01 9.04 221.11 38.64 12.53 115.65 50.82 5.89 182.55 20.52 18.32 42.40 36.97 11.68 ;PROC DISCRIM DATA=a TESTDATA=b out=c crossvalidate method=normal TESTLIST testout=d; priors proportional; CLASS TYPE; VAR x3 x5 x6; proc print data=d; RUN;PROC DISCRIM DATA=a 指定对数据集a 中的数据进行判别分析； TESTDATA=b 指定欲分类观测的样品所在的数据集；crossvalidate 要求做交叉核实。
交叉核实的想法是，为了判断对观测i 的判别正确与否，用删除第method=normal 或npar 确定导出分类准则的方法，却上缺省值为method=normal 。
当指定method=normal 时，基于类内服从多员正态分布，并产生的判别函数是线性函数或二次判别函数； ALL 规定打印出所有的结果；TESTLIST 规定列出TESTDATA=b 中的全部的分类结果；testout=d 生成一个新的数据集，该数据集包括TESTDATA=b 中的所有数据，后验概率和每个样品被分的类。
实验报告Bayes判别
实验十一Bayes判别实验目的和要求掌握Bayes判别分析的理论与方法、模型的建立与误差率估计；掌握利用判别分析的SAS过程解决有关实际问题.实验要求:编写程序，结果分析．实验内容：5.4 5.5 选一题data examp5_4。
input group $ x1-x7 @@。
cards。
G1 6.6 39 1.0 6.0 6 0.12 20G1 6.6 39 1.0 6.0 12 0.12 20G1 6.1 47 1.0 6.0 6 0.08 12G1 6.1 47 1.0 6.0 12 0.08 12G1 8.4 32 2.0 7.5 19 0.35 75G1 7.2 6 1.0 7.0 28 0.30 30G1 8.4 113 3.5 6.0 18 0.15 75G1 7.5 52 1.0 6.0 12 0.16 40G1 7.5 52 3.5 7.5 6 0.16 40G1 8.3 113 0.0 7.5 35 0.12 180G1 7.8 172 1.0 3.5 14 0.21 45G1 7.8 172 1.5 3.0 15 0.21 45G2 8.4 32 2.0 9.0 10 0.35 75 G2 8.4 32 2.5 4.0 10 0.35 75 G2 6.3 11 4.5 7.5 3 0.20 15 G2 7.0 8 4.5 4.5 9 0.25 30 G2 7.0 8 6.0 7.5 4 0.25 30 G2 7.0 8 1.5 6.0 1 0.25 30 G2 8.3 161 1.5 4.0 4 0.08 70 G2 8.3 161 0.5 2.5 1 0.08 70 G2 7.2 6 3.5 4.0 12 0.30 30 G2 7.2 6 1.0 3.0 3 0.30 30 G2 7.2 6 1.0 6.0 5 0.30 30 G2 5.5 6 2.5 3.0 7 0.18 18 G2 8.4 113 3.5 4.5 6 0.15 75 G2 8.4 113 3.5 4.5 8 0.15 75 G2 7.5 52 1.0 6.0 6 0.16 40 G2 7.5 52 1.0 7.5 8 0.16 40 G2 8.3 97 0.0 6.0 5 0.15 180 G2 8.3 97 2.5 6.0 5 0.15 180 G2 8.3 89 0.0 6.0 10 0.16 180 G2 8.3 56 1.5 6.0 13 0.25 180 G2 7.8 172 1.0 3.5 6 0.21 45run。
SAS判别分析
备注：
1 W ( x) - D 2 2 ~ N (0,1) D
备注完毕。 同理
e2 = P(W ( x) ³ 0 | x Î p 2 )
若 p 1 和 p 2 皆为正态组，则当 x Î p 2 ，即 x ~ N p ( m 2 , S) 时
E (W ( x ) ) = E a¢( x - m ) = a¢( m2 - m )
从而有
（因为 a = S -1 ( m1 - m 2 ) ）
[
]
æ1 ö W ( x) = a ¢( x - m ) ~ N ç D2 , D2 ÷ è2 ø
所以
4
1 2 æ ö ç W ( x) - 2 D D÷ P(W ( x) < 0) = P ç <- ÷ D 2÷ ç è ø D = F (- ) 2 = e1
（5.2.1）
SAS判别分析
课程：SAS判别分析部门：创新业务部-徐宝莲时间：2015/1/16内容概要：1、判别分析的简单介绍2、一般判别分析——PROC DISCRIM3、典型判别分析——PROC CANDISC4、逐步判别分析——PROC STEPDISC1、判别分析的简单介绍判别分析是一种应用性很强的统计方法。
它通常是根据已有的数据资料，来建立一种判别方法，然后再来判断一个新的样品归属哪一类。
判别分析的SAS过程所处理的数据集要求具有一个分类变量和若干个数值型变量。
SAS 中进行判别分析的具体目标可以分为以下三条：建立判别函数，以便用来判别某一新的观测值的所属类别；寻找一组数值型变量的线性组合，使得其能够很好地反映各类别之间的差别；筛选出某些能反映类别间差别的变量。
2、一般判别分析——PROC DISCRIM2.1距离判别法距离判别法是通过计算距离函数来进行判别，即样品与哪个总体之间的距离最近，则判断它属于哪个总体。
如何衡量样品与总体间的这种抽象的距离？我们一般利用马氏距离来描述。
对于两总体的情形，设G1和G2是两个P维总体，样品X到G1的距离为d2(X,G1),样品X 到G2的距离为d2(X,G2)，则我们按照下面的准则对样本X进行判别归类：1)若d2(X,G1)<d2(X,G2),则判定X属于G1；2)若d2(X,G1)>d2(X,G2),则判定X属于G2；3)若d2(X,G1)=d2(X,G2)，则X有待于进一步判定。
2.2Bayes判别法Bayes判别法是基于Bayes统计的思想，即假定事先对所研究的对象有一定的了解，并通过先验概率分布来进行描述，当抽取样本后，用样本来修正先验概率分布，并得到后验概率分布，然后根据后验概率分布进行各种统计推断。
Bayes判别法首先计算给定样品属于各个总体的条件概率，然后比较这些概率值的大小，将样品判归于条件概率最大的总体。
PROC DISCRIM DATA=数据集名<选项>；CLASS变量名列表；PRIORS概率值；BY 分组变量名；RUN;语句说明：1）PROC DISCRIM 语句用来调用DISCRIM 过程。
SAS软件应用之判别分析
判别函数中判别能力检验
• 一个判别函数判别样本归类的功能强弱很大程度 上取决与指标的选取。如果判别函数中特异性强 的指标越多，则判别函数的判别功能也就越强。 相反，不重要的指标越多，判别函数就越不稳定， 其判别效果非但得不到改善，甚至会适得其反。 因此，要建立一个有效的判别函数，指标的选取 很重要，过多过少都不一定合适。一方面要根据 专业知识和经验来筛选指标，另一方面要借助统 计分析方法检验指标的性能。
SAS软件应用之判别分析
判别分析
• 判别分析是一种根据观测变量判断研究样本如何 分类的多变量统计方法，它对于需要根据对样本 中每个个案的观测来建立一个分组预测模式的情 况是非常适用的。分析过程基于对预测变量的线 性组合产生一系列判别函数，但是这些预测变量 应该能够充分地体现各个类别之间的差异。判别 函数是从一个每个个案所属的类别已经确定的样 本中拟合出来的，并且生成的函数能够运用于同 样进行了预测变量观测的新的样本点，以判断其 类别归属。
SAS软件应用之判别分析
FISHER判别分析法
• 根据FISHER判别分析法的基本原理，就是 要选择一组适当的系数，使得类间差异最 大且类内差异最小，即使得下式的Q值达
到最大。Q Q (c1,c2, ,ck)y( (a a) ) y( (b b ) )
• 使得Q值达到最大就是Q的一阶偏导函数等 于0的方程组的解，由
Q0,Q0, ,Q0
c1
c2
ck
SAS软件应用之判别分析
FISHER判别分析法
• 可以得到：
f11c1 f1tct f1kck d1 fs1c1 fstct fskck ds
fk1c1 fktct fkkck dk
• 其中，
实验报告八-SAS聚类分析与判别分析
实验报告实验项目名称聚类分析与判别分析所属课程名称统计分析及SAS实现实验类型验证性实验实验日期2016-12-19班级数学与应用数学学号姓名成绩图8.1 聚类谱系图图8.1为proc cluster过程不得出的谱系图，为更方便直观，我们利用proc tree过程步得出图8.2。
②利用proc tree过程步得出聚类谱系图。
过程步：proc tree data=Lmf.tree1 horizontal;id region;run;结果：The TREE ProcedureWard's Minimum Variance Cluster Analysis图8.2 聚类谱系图由表8.2、图8.2得出，分为三类较合适，第一类为北京、天津、上海，第二类为河北、山东、河南、内蒙、江苏、浙江、山西、湖北、四川、福建、江西、湖南、海南、广东、新疆、广西、吉林、黑龙江、辽宁、陕西，第三类为安徽、宁夏、贵州、云南、甘肃、青海、西藏。
【练习8-2】有6个铅弹头，用“中子活化”方法测得7种微量元素含量数据。
表 7种微量元素含量数据Num Ag Al Cu Ca Sb Bi Sn10.05798 5.515347.121.918586174261.6920.08441 3.97347.219.7179472000244030.07217 1.15354.85 3.05238601445949740.1501 1.702307.515.0312290146163805 5.744 2.854229.69.657809912661252060.2130.7058240.313.91898028204135①试用多种系统聚类分析方法对6个铅弹头和7种微量元素进行分类，并进行分类结果。
②试用VARCLUS过程对7中微量元素进行分类。
【解答】①通过比较⑴⑵⑶三种系统聚类的方法类平均法、ward离差平方和法、最长距离法，对6个铅弹头进行分类。
实验十一 Bayes判别
实验十一 Bayes 判别实验目的和要求掌握Bayes 判别分析的理论与方法、模型的建立与误差率估计；掌握利用判别分析的SAS 过程解决有关实际问题.实验要求:编写程序，结果分析．实验内容：1、2题必做，第2-4题可选一题1. 写出两总体Bayes 判别的划分、准则,误判率估计;两总体的Bayes 判别准则为⎩⎨⎧<=∈∈≥=∈∈)}()2|1()()1|2(:{,)}()2|1()()1|2(:{,221122221111x x x x x x x x x x f p c f p c R G f p c f p c R G 如如误判概率的频率估计---回代法和交叉确认法*p ),2|1(),1|2(21R R P p P p +=212112221212112211*ˆn n n n n n n n n n n n n n p++=⋅++⋅+=≈ 回代法估计 21*21*12*ˆn n n n pp c++=≈* 交叉确认法估计2.写出两总体正态分布的Bayes 判别准则，给出样品；两个正态总体的Bayes 判别212221212||)2()},(21exp{)}()(21exp{||)2(1)(j p j j j T j j p j G d f Σx μx Σμx Σx ππ-=---=- )}()(21||ln )2ln(2)(ln 1j j j j j p f μx Σμx Σx -----=-π =)(2x j d )()(1j j T j μx Σμx ---)|(ln 2-ln 2-||ln j i c p j j Σ+---广义平方距离2,1,)(2exp()(2exp()(21exp()|(22212=-+--=j d d d G P j j x x x x ----后验概率最优划分 ⎩⎨⎧>=≤=)}()(:{)}()(:{2221222211x x x x x x d d R d d R两正态总体一般判别准则⎩⎨⎧><∈≤≥∈)()()|()|(,)()()|()|(,22212122221211x x x x x x x x x x d d G P G P G d d G P G P G 或当或当3.书上5.4、5.5选一题 5.4 (1) 结果如下：data examp5_4;input group $ x1-x7 @@; cards ;G1 6.6 39 1.0 6.0 6 0.12 20 G1 6.6 39 1.0 6.0 12 0.12 20 G1 6.1 47 1.0 6.0 6 0.08 12 G1 6.1 47 1.0 6.0 12 0.08 12 G1 8.4 32 2.0 7.5 19 0.35 75 G1 7.2 6 1.0 7.0 28 0.30 30 G1 8.4 113 3.5 6.0 18 0.15 75 G1 7.5 52 1.0 6.0 12 0.16 40 G1 7.5 52 3.5 7.5 6 0.16 40 G1 8.3 113 0.0 7.5 35 0.12 180 G1 7.8 172 1.0 3.5 14 0.21 45 G1 7.8 172 1.5 3.0 15 0.21 45 G2 8.4 32 1.0 5.0 4 0.35 75 G2 8.4 32 2.0 9.0 10 0.35 75 G2 8.4 32 2.5 4.0 10 0.35 75 G2 6.3 11 4.5 7.5 3 0.20 15 G2 7.0 8 4.5 4.5 9 0.25 30 G2 7.0 8 6.0 7.5 4 0.25 30 G2 7.0 8 1.5 6.0 1 0.25 30 G2 8.3 161 1.5 4.0 4 0.08 70 G2 8.3 161 0.5 2.5 1 0.08 70 G2 7.2 6 3.5 4.0 12 0.30 30 G2 7.2 6 1.0 3.0 3 0.30 30 G2 7.2 6 1.0 6.0 5 0.30 30 G2 5.5 6 2.5 3.0 7 0.18 18 G2 8.4 113 3.5 4.5 6 0.15 75 G2 8.4 113 3.5 4.5 8 0.15 75 G2 7.5 52 1.0 6.0 6 0.16 40 G2 7.5 52 1.0 7.5 8 0.16 40G2 8.3 97 0.0 6.0 5 0.15 180G2 8.3 97 2.5 6.0 5 0.15 180G2 8.3 89 0.0 6.0 10 0.16 180G2 8.3 56 1.5 6.0 13 0.25 180G2 7.8 172 1.0 3.5 6 0.21 45G2 7.8 233 1.0 4.5 6 0.18 45;run;proc discrim data=examp5_4 wcov outstat=aa method=normal pool=no list crosslist;class group;priors proportional; /* 总体的先验概率与各总体的训练样本容量成比例 */ run;proc print data=aa; /* 数据集aa中有各总体的均值向量、标准差、相关系数等*/ run;结果如下：计算广义平方距离函数和后验概率2,1,))(ˆ5.0exp(/))(ˆ5.0exp()|(ˆ2122=--=∑=j d d G P k kj j x x x由此可见，误判率的回代估计为0ˆ* r p ．误判率的交叉确认法估计交叉确认法的广义平方距离函数及后验概率计算公式2,1,ln 2||ln (()(~)()()1()()(2=-+--=-j p d j x j x x j x j jj S )x x )S x x x2,1,))(ˆ5.0exp(/))(ˆ5.0exp()|(ˆ2122=--=∑=j d d G P k kj j x x x交叉确认法分类小结4.针对波士顿房价问题(1) 利用Bayes 判别对住房状况做判别分析，并给出5、100、400号样品判别结果。
试验设计与统计分析SAS实践教程课件：判别分析
C c1, c2 ,
T
cp
X X1, X 2 ,
T
Xp
其中，Y为判别函数，C为判别系数，X为属性变量集。
判别分析和聚类分析虽均为数值分类方法，但两者的分 类方法显著不同。聚类分析事先并不知道样本中的样品分成 几类，完全是根据属性变量的观测和判别准则把样品分成主 观的几类，而判别分析至少有一个已明确知道其分类的“训 练样本”，通过由它建立的判别函数依据判别准则将每个未 知样品判归已知的一个类。
判别分析可划分为多种类型。按照判别函数的内涵，可 划分为Bayes判别分析、Fisher判别分析、欧氏距离判别分析 和逐步判别分析。按照属性变量的概率分布，可划分为多元 正态型和非参数型。按照先验概率的分布类型，可划分为等 概率型(样品的先验概率均相等)、比率型(先验概率与样本中 样品的频率相等)和离散概率型(任意指定样品的先验概率)。
(2) 认为频率较高的卫星遥感观测其数值稳定性和发生 的概率亦较高，故用训练样品在样本中出现的比率(频率)作 为各个类的先验概率估计。SAS在discrim过程中设置选项 priors proportional或priors prop实现这项功能。
(3) 采用discrim过程实现Bayes判别分析。过程选项 data=指定调用训练样本sasuser.xunlian01。过程选项testdata= 指定调用检测样本sasuser.jiance01。语句class指定训练样本 中SamCrop为分类变量。语句priors proportional指定先验概 率与样品的比率成正比，缺省则指定先验概率均相等，也可 以指定一个先验概率的任意离散序列。语句var指定X1～X4 为参与计算的属性变量。缺省则为所有的数值变量。语句id 指定训练样本中Obs为标识观测的变量。语句testclass指定检 测样本中TestCrop为分类变量。语句testid指定检测样本中 TestObs为标识观测的变量。SAS程序如下：
SAS学习系列36.判别分析
36. 判别分析（一）基本原理判别分析，是用以判别个体所属类的一种统计方法。
其原理是根据已掌握的一批分类明确的样品，建立一个较好的判别函数，使得用该判别函数进行判别时错判事例最少，进而能用此判别函数对给定的一个新样品判别它来自哪个总体。
判别分析方法通常要给出一个判别指标（判别函数），同时还要指定一种判别规则。
一、距离判别法未知总体的样品x离哪个总体的距离最近，就判断它属于哪个总体。
1. 对于两个正态总体G1, G2距离选用马氏（Mahalanobis）距离：d2(x, G1) = (x-μ1)T∑1-1(x-μ1)d2(x, G2) = (x-μ2)T∑2-1(x-μ2)其中，μ1, μ2, ∑1, ∑2分别为总体G1, G22的均值和协差矩阵。
令W(x) = d2(x, G1) - d2(x, G2)称为判别函数，若∑1=∑2时，W(x)是线性函数，此时称为线性判别；若∑1≠∑2，W(x)是二次函数。
2. 多总体情况设有m个总体：G1, …, G m，其均值、协差阵分别为μi, ∑i. 对给定的样品x，按距离最近的准则对x进行判别归类：首先计算样品x到m个总体的马氏距离d i2(x), 然后进行比较，把x判归距离最小的那个总体，即若d h2(x) = min{ d i2(x) | i = 1,…,m}，则x∈G h.二、Fisher线性函数判别法为了方便使用，需要寻找尽量简单的判别函数，其中在Fisher 准则下的线性判别函数就是只利用总体的一、二阶矩就可求得的判别函数。
图1 Fisher线性判别分析示意图下面以两个总体为例来说明Fisher判别的思想。
设有两个总体G1、G2，其均值分别为μ1和μ2，协方差阵分别∑1和∑2，并假定∑1 = ∑2 = ∑，考虑线性组合：y = L T x。
通过寻求合适的L向量，使得来自两个总体的数据间的距离较大，而来自同一个总体数据间的差异较小。
为此，可以证明，当选L=c∑–1(μ1–μ2)，其中c ≠ 0时，所得的投影即满足要求。
SAS判别分析实验报告
判别分析一：实验目的通过实验掌握使用SAS进行判别分析的几种常用方法：距离判别，贝叶斯判别，费希尔判别。
二：实验内容1.用DISCRIM过程作贝叶斯判别。
2.用DISCRIM过程作费希尔判别。
三：程序代码及结果分析练习1（1）程序代码（2）结果及分析表1.1-对14名未定级运动员作贝叶斯判别表1.1 表明了在先验概率相同的前提下，对14名未定级运动员作贝叶斯判别的结果。
其中8,9，11,12，14均判给第二组，其余9个均判给第一组。
表1.2交叉验证法对误判概率作估计表1.2表明交叉验证法对误判概率做出的估计。
其中40,48号运用交叉验证法得出是误判的。
均是误判给了第一组。
而在全样品中是没有被误判的。
表1.3各组误判概率及平均误判概率表1.3表明把第一组误判的概率为0，将第二组误判给第一组的概率为0.08.平均误判概率为0.04..表1.4先验概率不同情况下的贝叶斯判别表1.4为在先验概率p1=0.8,p2=0.2的情况下运动员归属的判别。
其中9,11,12,14判给第二组，其余均判给第一组。
由表可以看出先验概率不同得到的判别是不同的。
例如第60号（第8个未定级）运动员判给了第一组，而在概率相同时时判给了第二组。
练习2（1）程序代码（2）结果及分析表2.1费希尔判别系数费希尔判别式为xxxxxxxxy87654321103687468.0195246015.0202200109.0420281838.1 00763493.0837675738.0369109646.0022344104.0-+++ --+=xxxxxxxxy876543212026966644.0235306430.0203863959.0039957871.1006017311.0386499597.0332405063.0045417606.0+++-++++-=表2.2判别式得分散点图表2.2中1代表通用牛奶厂商，2代表克罗格厂商，3代表夸克厂商。
第五章Bayes判别
x G1 , x G2 ,
ˆ (G1 | x) P ˆ (G2ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ| x) 若P ˆ (G | x) P ˆ (G | x) 若P
1 2
二、 两个正态总体的Bayes判别
3、 误判率的计算 (1 2 )
1 W ( x) a ( x ), 其中a (1 2 ), (1 2 ) 2
T
1
W ( x) ( 1 2 ) ( x )服从正态分布
W( x) ~ N ( , ) 2
W( x ) ~ N ( , ) 2
T
1
( x来自G1 )
( x来自G2 )
二、 两个正态总体的Bayes判别
3、 误判率的计算 平均误判率：
p* p1P(2 | 1) p2 P(1 | 2) p1 ( d
1 2 exp( d• j ( x)) 2 P(G j | x) k , j 1,2,, k . 1 2 exp( 2 di ( x)) i 1
R j {x : W j ( x) maxWi ( x)}
1i k
{x : P(G j | x) max P(G j | x)}, j 1,2,k.
Bayes判别最优划分为：
R1 {x : C (2 | 1) p1 f1 ( x) C (1 | 2) p2 f 2 ( x)} R2 {x : C (2 | 1) p1 f1 ( x) C (1 | 2) p2 f 2 ( x)}
R1 {x : C (2 | 1) P(G1 | x) C (1 | 2) P(G2 | x)} R2 {x : C (2 | 1) P(G1 | x) C (1 | 2) P(G2 | x)}
判别分析(3)贝叶斯判别
此时，ˆ k , ˆ k 均为已知，k总体的密度函数可表
为 2021/2/4
1
12
§4.3.1 判别函数
fk(X )|(2 S π 1 )m |1 //2 2ex 1 2 p (X [X k)TS 1(X X k)]
这里，| S 1 |为矩阵 S的逆矩阵的行列式。上式表
明 fk (X )是一个具体已确定的函数。下面的问题
判别分析(3)贝叶斯判别
贝叶斯（ Bayes ）判别
距离判别只要求知道总体的特征量(即参数)---
均值和协差阵,不涉及总体的分布类型. 当参数未知
时,就用样本均值和样本协差阵来估计.
距离判别方法简单,结论明确,是很实用的方法.
但该方法也有缺点:
1. 该判别法与各总体出现的机会大小(先验概
率)完全无关;
各种统计推断都通过后验概率分布来进 行.将贝叶斯思想用于判别分析就得到贝叶斯 判别法.
2021/2/4
1
3
在正态总体的假设下，按Bayes判别的思
想，在错判造成的损失认为相等情况下得到
的判别函数其实就是马氏距离判别在考虑先
验概率及协差阵不等情况下的推广. 所谓判别方法,就是给出空间Rm的一种划
分:D={D1,D2,…,Dk}.一种划分对应一种判 别方法,不同的划分就是不同的判别方法. Bayes判别法也是给出空间Rm的一种划分.
之前.
2021/2/4Bayes判别准则要求给1 出qi(i=1,2,…,k)的值. 5
qi的赋值方法有以下几种:
(a) 利用历史资料及经验进行估计.例如某地区
成年人中得癌症的概率为P(癌)=0.001= q1,而P(无癌 )=0.999 = q2 .
(b) 利用训练样本中各类样品占的比例ni/n做为qi
bayes判别分析案例及结果
例：研究某年全国各地区农民家庭收支的分布规律，根据抽样调查资料进行分类，共抽取28个省、市、自治区的六个指标数据。
先采用聚类分析，将28个省、市、自治区分为三组。
北京、上海、广州3个城市属于待判样本。
（家庭收支.sav）1.选中判别分析，2.选择Fisher 即bayes判别分析方法，易混！！！3.确定组别4. 选择保存结果5. 模型检验（即判别准确率）重要结果分类函数系数类别1 2 3食品.480 .473 .429 衣着 1.612 1.354 .933 燃料 2.421 2.189 .777 住房.555 .335 .052 用品及其它 1.032 .580 .847 文化支出 5.387 5.446 4.317(常量) -117.620 -89.052 -53.616Fisher 的线性判别式函数按照案例顺序的统计量案例数目实际组最高组第二最高组判别式得分预测组P(D>d |G=g)P(G=g| D=d)到质心的平方Mahalanobis距离组P(G=g| D=d)到质心的平方Mahalanobis距离函数1函数2 p df初始 1 1 1 .320 2 1.000 2.282 2 .000 22.754 3.163 -2.7172 1 1 .799 2 1.000 .449 2 .000 17.611 3.559 -1.6593 1 2**.095 2 .688 4.705 1 .312 6.283 2.737 1.2754 1 1 .797 2 .984 .453 2 .016 8.670 2.855 -.5695 1 1 .504 2 1.000 1.372 2 .000 20.770 4.205 -1.4616 1 1 .313 2 .996 2.321 2 .004 13.305 1.847 -2.1317 2 2 .788 2 .986 .476 1 .011 9.482 .566 .5958 2 2 .405 2 .992 1.806 1 .008 11.456 1.756 1.9139 2 2 .532 2 .987 1.263 1 .013 9.942 1.645 1.60710 2 2 .451 2 .999 1.593 1 .001 15.008 1.358 2.26911 2 2 .826 2 .984 .383 1 .015 8.758 .816 .71812 2 2 .769 2 .994 .524 1 .006 10.742 1.252 1.52313 2 2 .378 2 .861 1.945 3 .139 5.594 -.611 .53914 2 2 .219 2 .639 3.034 3 .361 4.179 -1.036 .60515 2 2 .304 2 .941 2.379 3 .059 7.903 -.943 1.59616 2 2 .935 2 .997 .134 1 .003 12.046 .874 1.48517 3 3 .387 2 .994 1.899 2 .006 12.039 -1.570 -1.44818 3 3 .801 2 1.000 .443 2 .000 19.449 -3.157 -1.07619 3 3 .413 2 .991 1.767 2 .009 11.104 -1.531 -1.30320 3 3 .570 2 .984 1.124 2 .016 9.398 -1.635 -.84721 3 3 .880 2 .997 .255 2 .003 11.791 -2.562 -.12822 3 3 .826 2 .993 .383 2 .007 10.155 -2.282 -.14023 3 3 .130 2 1.000 4.077 2 .000 29.305 -4.643 -.18324 3 3 .078 2 .995 5.095 2 .005 15.558 -3.369 1.52625 3 3 .323 2 1.000 2.260 2 .000 25.638 -3.294 -1.98926 未分组的1 .0002 1.000 20.223 2 .000 62.899 7.054 -3.27827 未分组的1 .0002 1.000 82.160 2 .000 150.236 11.796 -3.63028 未分组的1 .0052 1.000 10.431 2 .000 25.808 5.621 .759交叉验证a 1 1 1 .349 6 1.000 6.707 2 .000 27.3012 1 1 .025 6 .999 14.400 2 .001 29.4123 1 2**.087 6 1.000 11.051 1 .000 37.7404 1 1 .233 6 .900 8.064 2 .100 12.4595 1 1 .136 6 1.000 9.738 2 .000 28.7186 1 1 .182 6 .975 8.851 2 .025 16.1797 2 2 .249 6 .945 7.850 1 .043 14.0428 2 2 .734 6 .984 3.575 1 .016 11.8079 2 2 .039 6 .880 13.285 1 .120 17.26810 2 2 .078 6 .996 11.349 1 .004 22.46511 2 2 .701 6 .967 3.819 1 .031 10.68312 2 2 .461 6 .984 5.669 1 .016 13.90313 2 3**.129 6 .703 9.898 2 .297 11.62214 2 3**.444 6 .684 5.820 2 .316 7.36815 2 2 .123 6 .635 10.047 3 .365 11.15116 2 2 .000 6 .878 35.006 1 .121 38.97317 3 3 .114 6 .955 10.252 2 .044 16.40718 3 3 .925 6 1.000 1.939 2 .000 20.37119 3 3 .288 6 .959 7.373 2 .041 13.67820 3 3 .652 6 .963 4.186 2 .037 10.70721 3 3 .526 6 .991 5.139 2 .009 14.63422 3 3 .834 6 .986 2.792 2 .014 11.30223 3 3 .101 6 1.000 10.616 2 .000 39.41124 3 3 .018 6 .917 15.261 2 .083 20.05725 3 3 .268 6 1.000 7.611 2 .000 32.555对初始数据来说，平方Mahalanobis 距离基于典则函数。