spss判别分析
2024版SPSS判别分析方法案例分析
01 查看判别分析的结果输出，包括判别函数系数、 结构矩阵、分类结果等。
02 根据输出结果，解读判别分析的结果，如判别函 数的贡献、分类准确率等。
03 结合专业知识和实际背景，对结果进行合理解释 和讨论。
05
案例分析：某公司客户流失预测 模型构建
案例背景及问题描述
01
某大型电信公司面临客户流失问题，需要构建客户流失
04
SPSS判别分析操作过程
导入数据并建立数据集
1
打开SPSS软件，选择“文件”->“打开”>“数据”，导入需要分析的数据文件。
2
在数据视图中检查数据的完整性和准确性，确保 数据质量。
3
根据需要，对数据进行预处理，如缺失值处理、 异常值处理等。
选择合适的判别分析方法
根据研究目的和数据特点，选择合适 的判别分析方法，如线性判别分析、 二次判别分析等。
决策树与随机森林
基于贝叶斯定理和多元正态分 布假设，通过最大化类间差异 和最小化类内差异来建立线性 判别函数。适用于正态分布且 各类别协方差矩阵相等的情况。
放宽了LDA的假设条件，允许各 类别具有不同的协方差矩阵。 通过构建二次判别函数进行分 类。适用于更一般的数据分布 情况。
基于距离度量的方法，将新样 本分配给与其最近的K个已知样 本中最多的类别。适用于多类 别、非线性可分问题。
数据变换与标准化
数据变换
根据分析需求，对数据进行适当的变换，如对数变换、平 方根变换等，以改善数据的分布形态或满足分析要求。
数据标准化
对数据进行标准化处理，消除量纲和数量级的影响，使不 同变量具有可比性。常用的标准化方法包括Z分数标准化、 最小最大标准化等。
数据离散化
spss判别分析
判别的思想
判别分析：根据一批分类明确的 样本在若干指标上的观察值，建 立一个关于指标的判别函数和判 别准则，然后根据这个判别函数 和判别准则对新的样本进行分类， 并且根据回代判别的准确率评估 它的实用性。
判别函数(discriminant function)：指的是一 个关于指标变量的函数。每一个样本在指 标变量上的观察值代入判别函数后可以得 到一个确定的函数值。
2、判别方法
SPSS系统提供的判别方法有马氏距离判别法、贝 叶斯概率判别法以及费氏多类判别模型法。 ⑴马氏(Mahalamobis)距离判别法 马氏距离判别法的思想就是建立马氏距离，当被 判断个案距离哪个总体中的马氏距离最小，该个案就 隶属于这个总体。假定有A、B两个总体，则： X∈A 若d(x,A)<d(x,B) X∈B 若d(x,A)>d(x,B) 待判 若d(x,A)=d(x,B)
从聚类方法的选择上
1、看数据的类型，如果参与分类的变量是连续变 量，层次聚类法、K-均值聚类法、以及两步聚类法 都是适用的。如果变量中包括离散变量(计数变量)， 则需要将先对离散变量进行连续化处理。当数据量 较少时(比如小于100)，两种方法都可以选用，当数 据量较多时(比如大于1000)，则应该考虑选用K-均 值聚类法 2、要看分类的对象。如果是对样本分类，两种方 法都可用；如果是对变量分类则应选择层次聚类法 (至少SPSS的程序是这样)
注意对分类结果的检验
分类结果是否合理取决于它是否 “有用”，但分类结果是否可靠和稳定， 则需要反复聚类和比较。 一般来说，在所分的类别中，各类 所包含的对象(样本或变量)的数量应该 大致相当。至少这从表面上看更漂亮一 些。
问题
1、什么时候用快速聚类？ 2、什么时候用分层聚类？
SPSS数据的判别分析
短期支付能力 1.09 1.51 1.01 1.45 1.56 .71 .22 1.31 2.15 1.19 1.88 1.99 1.51 1.68 1.26 1.14 1.27 2.49 2.01
5 zf
生产效率指标 .45 .16 .40 .26 .67 .28 .18 .25 .70 .66 .27 .38 .42 .95 .60 .17 .51 .54 .53
（2）各组变量的协方差矩阵相等。在此假设下，可以使用 很简单的公式计算判别函数和进行显著性检验。
（3）各判别变量之间具有多元正态分布，即每个变量对于 所有其他变量的固定值有正态分布。在此条件下，可精确计 算显著性检验值和分组归属的概率。
2023/5/3
11
zf
➢ 三、判别分析方法
距离判别 本专题将介绍的方法有费 贝歇 叶尔 斯判 判别 别
判别分析 (Discriminate Analysis)
知识要点：
1、什么是判别分析？ 2、理解距离判别、Bayes判别以及Fisher判别的基本思想 3、结合SPSS软件进行案例分析 4、判别分析的应用（※※）
zf
判别分析的应用
医学：
例1：在医学诊断中，一个病人肺部有阴影，医生要判断 他患的是肺结核、肺部良性肿瘤还是肺癌？ 肺结核病人、肺部良性肿瘤病人、肺癌病人组成三个总 体，病人来自其中一个总体，可通过病人的指标（阴影 大小、边缘是否光滑等）用判别分析判断他来自哪个总 体（即判断他患的什么病？）
逐步判别
2023/5/3
12
zf
距离判别
❖ 首先根据已知分类的数据，分别计算各类的重心即各组（类）的 均值，判别的准则是对任给样品，计算它到各类平均数的距离， 哪个距离最小就将它判归哪个类。
判别分析的SPSS实现
●Smallest F ratio.使任何两类间的最小的F值最大化 法.
●Rao' V 使 RaoV统计量最大化.可以对一个要加入到 模型中的变量的V值指定一个最小增量.选择此种方 法后,应该在该项下面的"V to dntce'"后的矩形框中输 这个增量的指定值.
②选择逐步判别停止的判据
选择逐步判别停止的判据在criteria组的矩形框中进 行.可供选择的判据有：
Indepents对话框
数据变量 输入框
数据判别分析
完成前面四步骤的操作即可使用各种系统默认值对工作数据 集的数据进行判别分析了.可以使用的方法有两种： 1直接运行：在主对话框中按用鼠标单击"Ok"按钮
2生成SPSS命令程序后再运行：在主对话框中按"Paste"按钮, 激活"Syntax"窗,在该窗中按"Run"按钮执行该语句窗中的程 序.
运行带有选择项的判别分析过程
运行Descriminant过程有两种方法： 1在主对话框中按"Ok"按钮,直接运行Descriminant过程. 2 在 主 对 话 框 中 按 "Paste" 按 钮 , 将 以 上 操 作 结 果 转 换 成 Descriminant过程的命令程序,显示在"Syntax"窗中.
5缺失值处理方式 在classification子对话框的最下面有一
个选择项,用以选择对缺失值的处理方法.
Replace missing value with mean用 该变量的均值代替缺失值.该选择项前面 的小矩形框中出现"x"时表示选定所示的 处理方法. 以上五项都给予了确定的选择 后,单击"continue"按钮,返回主对话框.
判别分析的SPSS实现
判别分析的SPSS实现判别分析（Discriminant Analysis）是一种统计分析方法，用于识别和分类不同群体之间的差异。
它通过建立数学模型来寻找最佳判别函数，将样本划入事先定义好的不同类别中。
SPSS是一种流行的统计软件，可以用于进行多种数据分析，包括判别分析。
在SPSS中进行判别分析的步骤如下：1.导入数据：打开SPSS软件，并导入需要进行判别分析的数据集。
选择“文件”-“打开”-“数据”命令，找到数据文件并点击“打开”按钮。
2. 选择变量：从数据文件中选择需要用于判别的变量。
在数据视图中，点击变量名旁边的方框来选定变量。
可以按住Ctrl键并单击多个变量来进行选择。
3.运行判别分析：选择“分析”-“分类”-“判别分析”命令，打开判别分析对话框。
在对话框的“变量”选项卡中，将选择的变量移入“输入变量”框中。
如果有分类变量，可以选择将其移入“说明变量”框中。
4.设置判别函数模型：在对话框的“选项”选项卡中，可以设置判别分析的具体模型。
可以选择线性判别函数或二次判别函数，并设置解释变量和额外变量。
5.运行分析：点击对话框底部的“确定”按钮，运行判别分析。
SPSS将计算出最佳的判别函数，并用于分类和预测。
6.解释结果：判别分析完成后，可以查看结果并进行解释。
SPSS将输出各个变量的判别系数、判别函数结果、群体统计信息等。
可以根据这些结果来理解不同变量对分类的重要性。
7.进行预测：判别分析还可以用于对新样本进行分类和预测。
在对话框的“选项”选项卡中，选择“保存变量”选项，并指定一个新的变量名。
运行分析后，可以查看新变量的值，以得到新样本的分类结果。
8.检验结果：可以使用SPSS提供的各种统计方法来检验判别分析结果的显著性。
例如，可以进行方差分析来检验不同群体之间的差异性。
判别分析是一种有效的统计方法，可以用于各种不同的研究领域。
在SPSS中，通过简单的几个步骤就可以实现判别分析，并得到结果。
同时，SPSS还提供了丰富的数据可视化和结果解释功能，可以帮助用户更好地理解和解释判别分析的结果。
判别分析的SPSS操作
在“Method”选项组中选择进行逐步判别分析的方法，可供 选择的判别分析方法有5种：
1.Wilks’lambda Wilks’lambda方法。默认选项，每步 都是Wilk的概计量最小的进入判别函数。
2.Unexplained variance 不可解释方差方法。选择该项， 表示每步都是使各类不可解释的方差和最小变量进入判别函数。
对已知类别的样品判别分类
对已知类别的样品(通常称 为训练样品)用线性判别函 数进行判别归类，结果如 下表，全部判对。
(5)对判别效果作检验
判别分析是假设两组样品取自不同总体，如果两个总体的均值向量在统计上 差异不显著，作判别分析意义就不大：所谓判别效果的检验就是检验两个正态总体 的均值向量是否相等，取检验的统计量为：
1
《人类发展报告》中公布的。该报告建议，目前对人文发展的衡量应
当以人生的三大要素为重点，衡量人生三大要素的指示分别采用出生
时的预期寿命、成人识字率和实际人均GDP，将以上三个指示指标
的数值合成为一个复合指数，即为人文发展指数。资料来源UNDP
《人类发展报告》1995年。
2 今从1995年世界各国人文发展指数的排序中，选取高发展水平、中 等发展水平的国家各五个作为两组样品，另选四个国家作为待判样品 作判别分析。
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判别分析的SPSS 操作
§1. 基本原理
§2.实例分析
§1. 基本原理
判别分析的目的是得到体现分类的函数关系式，即判别 函数。基本思想是在已知观测对象的分类和特征变量值的前 提下，从中筛选出能提供较多信息的变量，并建立判别函数； 目标是使得到的判别函数在对观测量进行判别其所属类别时 的错判率最小。
Fisher’s 选择该项，表示可以用于对新样本进行判别分 类的fisher系数，对每一类给出一组系数，并给出该组中判别分数 最大的观测量。
SPSS判别分析
100.4
200.2
13.7
1
128
SPSS 统计分析
浙江北部地区 1950~1982 年小麦赤霉病发生程度与气象因子研究，总结出上年 12 月 将与（x1）、上年 10 月下旬至 11 月中旬和当年 1~2 月总降雨（x2）、上年 10 月下旬至 11 月上旬日照时数（x3）、上年 10 月下旬至 12 月中旬和当年 2 月总雨量（x4）以及当年 3 月中旬平均高文（x5）等 5 个因子，并将赤霉病情分为轻中重三级（y，分别用 1、2、3 表示）。数据见表 9-11。用这些数据建立气象因子与小麦赤霉病发生程度的判别模型。
本例两项都不选择。
131
第 9 章 判别分析
6）统计量输出设置
在主对话框中点击“Ｓｔａｔｉｓｔｉｃ”按钮，打开统计量输出设置对话框，如图 ９－４。
如图 ９－４ “Ｓｔａｔｉｓｔｉｃ”对话框 ① “Descriptives”栏选择输出描述统计量: l Means 复选项，可以输出各类中各自变量的均值 Mean、标准差 Std.Dev 和各自变量 总样本的均值和标准差。 l Univarlate ANOVAs 复选项，对各个自变量进行均值假设检验，输出单变量的方差 分析结果。 l Box’s M 复选项，对各类的协方差矩阵相等的假设进行检验。 本例选中“Means”选项。 ②“Function coefficients”栏选择输出判别函数系数 l Fisher ’s 复选项，可以直接用于对新样本进行判别分类的费雪系数。对每一类给出 一组系数。并给出该组中判别分数最大的观测量。 l Unstandardized 复选项，未经标推化处理的判别系数。 本例选中“Fisher ’s”选项。 ③“Matrices”栏选择输出自变量的系数矩阵 l Within-groups correlation matrix 复选项，即类内相关矩阵，它是根据在计算相关 矩阵之前将各组(类)协方差矩阵平均后计算类内相关矩阵。 l Within-groups covariance matrix 复选项，即计算并显示合并类内协方差矩阵，是 将各组(类)协方差矩阵平均后计算的。区别于总协方差阵。 l Separate-groups covariance matrices 复选项，对每类输出显示一个协方差矩阵。 l Total covariance matrix 复选项，计算并显示总样本的协方差矩阵。 本例子 4 项都不选择。
spss判别分析
判别分析1.基本理解判别分析用于处理已知分类情况的数据集，将未知分类数据归入已知的分类中。
判别分析过程基于对变量的函数组合，变量应能够充分地体现各个类别之间的差异。
从已知变量类别的样本中拟合判别函数，后根据判别函数将新样本进行类别归类。
在P维空间中，有K个相关已知类别的总体G1,G2,G3，....Gk，单个的预测样本记为Xi =（Xi1，Xi2，Xi3，....，Xip），i=1，2，3，....n，样本属于K个总体的一个，P个变量为判别指标，判别函数就是确定样本属于哪一类别。
判别函数的两种判别方法：（1）贝叶斯判别：是一种概率型的判别函数，开始需要知道各个类别的先验概率或分布密度，后计算每个样本属于某个类别的最大概率或最小错判损失，并以此归类。
类别概率计算公式：P（Gi|D）=P（D|Gi）P（Gi）/ΣP（D|Gi）P（Gi），其中P（Gi）为属于i类的先验概率，P（D|Gi）为在第i类中得D分的条件概率，而P（Gi|D）为在第i类中得D分的后验概率。
（2）Fisher判别：是一种依据方差分析原理建立的判别方法，基本思路为投影。
对P维空间中的点Xi =（Xi1，Xi2，Xi3， (X)in），i=1，2，3，....，n，找到一组线性函数Ym （Xi）=×B，m=1，2，3，....，m，一般m<p，依据组间均方差与组内均方差之比最大的原则，选择最优的线性函数。
判别分析的一般步骤：（1）：依据已知类别的观测集建立分类规则或判别规则。
（2）：运用所建规则对样本进行分类检验，得到各样本的判别准确率。
（3）：选择拥有较高准确率的判别规则，应用于新样本的类别判断。
2.判别分析操作步骤判别函数第一步：首先将已确定分类情况的数据到spss软件中，点击分析、分类、判别式。
图1第一步第二步：进入判别分析勾选框后首先将变量列表中的变量放入右侧的变量框中，将因变量（已知分组情况变量）放入分组变量框并定义好范围，点击继续，将自变量放入自变量框中。
判别分析的SPSS实现
判别分析的SPSS实现判别分析是一种常用的统计方法，也是一种分类的机器学习方法。
它的目的是使用已知的分类信息来训练一个分类模型，然后根据这个模型来预测新的未知实例的分类。
SPSS是一种常用的统计软件，提供了方便易用的界面来进行判别分析。
下面将介绍如何在SPSS中进行判别分析。
首先，打开SPSS软件并加载要进行判别分析的数据。
可以通过"File"->"Open"来打开数据文件，或者直接将数据文件拖动到SPSS界面中。
然后，选择"Analyze"->"Classify"->"Discriminant"，进入判别分析的界面。
在界面中，需要选择要进行判别分析的变量，包括一个或多个预测变量和一个分类变量。
预测变量是判别分析模型的输入，而分类变量是判别分析模型的输出。
可以使用鼠标将变量从"Available"列表拖动到"Predictors"和"Target"列表中。
接下来，可以点击"Statistics"按钮来选择统计量。
在判别分析中，有几个常用的统计量可以选择。
例如，可以选择"Wilks' lambda"来衡量判别分析模型的预测准确率，或者选择"Group centroids"来了解不同分类的均值差异。
然后，点击"Options"按钮来设置其他选项。
在"Options"界面中，可以选择是否标准化变量，即将变量标准化为均值为0和标准差为1的形式。
标准化可以使得不同变量的尺度一致，有助于提高判别分析的性能。
此外，还可以选择输出判别函数的系数和判别函数值，以及设定分类概率的阈值等。
最后，点击"OK"按钮开始进行判别分析。
判别分析方法与SPSS
判别分析方法与SPSS判别分析（Discriminant Analysis）是一种常用的统计方法，用于分析两个或多个已知样本分类的特征，确定如何将新样本分配到已知分类中的方法。
该方法通常用于判别样本的所属类别或进行预测分类，并且可以应用于多个学科领域，如市场研究、医学、生物学等。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种常用的统计软件，广泛应用于社会科学领域的数据分析。
SPSS提供了丰富的统计方法和数据分析工具，包括描述统计、相关分析、回归分析等，同时也提供了判别分析方法。
在SPSS中，进行判别分析需要先导入数据集并选择“分类”方法。
在分类方法中，可以选择“线性鉴别法”或者“二次鉴别法”，通常选择线性鉴别法。
选择线性鉴别法后，可以选择“反向排序”和“选择必备输入变量”。
反向排序是指将判别函数的变量排序方式从最大向最小递减排序的方式转变为最小向最大递增排序。
选择必备输入变量是指程序会自动选择在判别分析中具有最大判别力的变量。
在SPSS中执行判别分析后，可以得到一些结果，其中最重要的是判别函数。
判别函数用于预测未知样本的类别，可以提供样本的判别得分，判别得分越高表示属于该类别的可能性越大。
判别分析的结果也包括统计指标，如Wilks' Lambda、标准化判别函数系数等。
Wilks' Lambda是判别分析的一个重要统计量，用于衡量所有判别函数的总效应，其值介于0和1之间，越接近0表示判别函数越有效。
标准化判别函数系数用于表示各个变量对判别函数的贡献，系数绝对值越大表示对判别函数的影响越大。
总之，判别分析是一种常用的统计方法，可用于分类和预测。
SPSS 是一种常用的统计软件，提供了判别分析方法和相关的数据分析工具，可以方便地进行判别分析并解释结果。
判别分析的一般步骤及SPSS实现
判别分析的一般步骤及SPSS实现判别分析是一种用于分类变量的统计方法，它可以用于确定一个或多个预测变量对于区分不同组之间差异的程度。
判别分析由一系列步骤组成，包括问题的定义、数据的准备、模型的建立、模型的评估和结果的解释。
以下是判别分析的一般步骤以及如何在SPSS中实现这些步骤的详细说明。
第一步：问题的定义在进行判别分析之前，需要明确研究的目的和问题。
例如，我们可能希望根据顾客的一些特征（如性别、年龄、收入等）来预测顾客是否购买一些产品。
这样的问题可以通过判别分析解决。
第二步：数据的准备在进行判别分析之前，需要确保数据满足分析的要求。
数据应包括一个或多个预测变量和一个分类变量。
如果数据中存在缺失值，需要进行缺失值的处理。
如果数据中存在异常值，可以选择忽略或进行适当的修正。
第三步：模型的建立在SPSS中，可以使用“分类函数”来建立判别分析模型。
选择“分析”菜单中的“分类”选项，然后选择“判别”子菜单。
在“判别”对话框中，选择一个或多个预测变量，并将分类变量指定为“因变量”。
此外，还可以选择是否进行卡方检验以及是否使用交叉验证等选项。
卡方检验可以用于评估预测变量与分类变量之间的关联性，而交叉验证可以用于评估模型对于不同样本的预测效果。
第四步：模型的评估在SPSS中，判别分析的模型评估结果可以在“判别”输出中找到。
主要关注以下几个指标：1.方差贡献表：可以查看每个预测变量对于判别函数的贡献程度，以及它们之间的相关性。
2.群组描述：可以查看不同组之间的平均值，以确定最能区分不同组的预测变量。
3.准确性表：可以查看模型的整体分类准确率以及每个组的分类准确率。
4.标准化系数表：可以查看每个预测变量对于判别函数的贡献程度，使用标准化系数来比较不同预测变量的影响。
第五步：结果的解释对于判别分析的结果进行解释是非常重要的，以帮助我们理解预测变量如何影响分类变量，并从中得出有用的结论。
可以通过参考判别函数的系数、标准化系数和方差贡献来解释结果。
判别分析实验报告 SPSS
判别分析实验报告 SPSS一、实验目的判别分析是一种用于分类和预测的统计方法。
本次实验旨在通过使用 SPSS 软件，掌握判别分析的基本原理和操作流程，能够运用判别分析方法对实际数据进行分类，并对分类结果进行评估和解释。
二、实验数据本次实验使用的数据集包含了两个类别（类别 A 和类别 B）的样本，每个样本具有若干个特征变量，如年龄、收入、教育程度等。
数据集共有 200 个样本，其中类别 A 有 100 个样本，类别 B 有 100 个样本。
三、实验步骤1、数据导入首先，打开 SPSS 软件，选择“文件”菜单中的“打开”选项，将实验数据文件导入到 SPSS 中。
2、变量定义在 SPSS 数据视图中，对各个变量进行定义，包括变量名称、变量类型、变量标签等。
3、判别分析操作选择“分析”菜单中的“分类”子菜单，然后点击“判别分析”选项。
在弹出的判别分析对话框中，将类别变量选入“分组变量”框中，将其他特征变量选入“自变量”框中。
4、选择判别方法SPSS 提供了多种判别方法，如费希尔判别法、贝叶斯判别法等。
本次实验选择费希尔判别法。
5、模型评估在判别分析结果中，查看判别函数的系数、判别函数的显著性检验、分类结果的准确性等指标，以评估模型的性能。
四、实验结果与分析1、判别函数系数判别函数的系数反映了各个自变量对判别函数的贡献程度。
通过查看系数的大小和符号，可以了解各个变量在区分不同类别中的重要性。
例如，年龄变量的系数为正，说明年龄越大，越有可能属于某个类别；而收入变量的系数为负，说明收入越低，越有可能属于另一个类别。
2、判别函数的显著性检验通过对判别函数的显著性检验，可以判断判别函数是否能够有效地区分不同的类别。
如果检验结果显著，说明判别函数具有统计学意义，可以用于分类。
3、分类结果SPSS 会给出每个样本的分类结果，以及分类的准确性。
通过比较实际类别和预测类别，可以评估模型的分类效果。
如果分类准确性较高，说明模型能够较好地对样本进行分类；如果分类准确性较低，则需要进一步分析原因，可能是数据质量问题、变量选择不当或者判别方法不合适等。
判别分析的SPSS操作
判别分析的SPSS操作判别分析（Discriminant Analysis）是一种用于确定样本所属类别的统计分析方法。
它通过构建线性方程来将样本分类到不同的组中，该线性方程称为判别函数。
在进行判别分析之前，首先需要收集关于不同类别的样本数据，并且这些样本必须是可信的、有代表性的。
SPSS是一种常用的统计软件，可以进行判别分析。
下面将介绍使用SPSS进行判别分析的步骤。
一、数据准备在进行判别分析之前，需要针对每个样本收集一些特征变量的数据。
这些特征变量可以是连续变量或者分类变量。
同时，还需要收集样本的类别信息，类别信息必须是分类变量。
将这些数据输入到SPSS中的数据文件中。
二、进行判别分析1. 打开 SPSS 软件，在主界面点击 "Analyze"（分析），然后选择"Classify"（分类），再点击 "Discriminant"（判别）。
2. 在 "Discriminant Function"（判别函数）对话框中，选择"Variables"（变量）。
将所有的特征变量移动到 "Predictors"（预测变量）列表中，将类别信息移动到 "Grouping Variable"（分组变量）中。
3. 在 "Options"（选项）中，可以选择 "Statistics"（统计量）和"Save classification results"（保存分类结果）。
4.单击"OK"开始进行判别分析。
三、结果解读1. 判别分析将给出一些统计结果，其中最重要的是 "Canonical Discriminant Function Coefficients"（标准化判别系数）和"Structure Matrix"（结构矩阵）。
判别分析的一般步骤及SPSS实现
判别分析的SPSS实现
表7.3 Bayes判别法的输出结果
C l as si fic ati on Fu ncti o n C oe ffi ci e n ts
GROUP
1.00
X1
-14 3.85 1
X2
15 3.13 6
6
2
2 1.000
.469 9.674
.231
7
2
2 1.000
.868 8.332 -.613
8
2
2 1.000
5.98 5 10 .1 28 -2.51 8
9
2
2 1.000
4.793 8.342 1.760
10
2
2 1.000
.101 9.491 -.145
11
3
3 1.000
.139 -6.687 -.394
Dist a nce t o Funct ion Funct ion
Cent roid
1
2
.297 -2.177 1.364
2
1
1 1.000
.236 -2.270 1.375
3
1
1 1.000
.117 -2.741 1.323
4
1
1 .998
.507 -3.199
.638
5
1
1 1.000
.418 -2.582
标准化的典型判别函数是由标准化的自变量通过Fisher判别法得到的，所以 要得到标准化的典型判别得分，代入该函数的自变量必须是经过标准化的。
2. Canonical Discriminant Function Coefficients（给出未标准化的典型判别 函数系数）
SPSS判别分析
SPSS判别分析SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛使用的统计分析软件，也提供了强大的判别分析功能。
本文将介绍SPSS中判别分析的步骤、应用以及结果的解读。
一、判别分析的步骤1.数据准备：首先，将已知类别的样本数据录入SPSS中，每个样本对应一个实例，每个实例有一组预测变量和一个类别变量。
2.变量选择：选择要作为预测变量的特征或属性，并将其加入模型。
通常，只有连续型或分类型的自变量（预测变量）可以用于判别分析。
3.数据分割：将已知类别的样本数据分为训练集和测试集，一般按照70%的比例划分。
4.判别模型：使用SPSS中的判别分析功能建立判别模型。
在SPSS中，可以通过路径“分析-分类-判别”打开判别分析对话框。
5.模型评估：使用测试集来评估模型的准确性和性能。
可以查看分类结果的混淆矩阵，计算预测准确率、召回率、F1值等指标。
6.结果解读：根据模型的解读提示，分析各个预测变量对判别结果的重要性，找出主要影响判别的变量。
二、判别分析的应用领域判别分析广泛应用于各个领域，包括社会科学、医学、市场营销等。
以下是几个常见的应用案例：1.疾病诊断：通过患者的生物特征（如血液检测结果、基因表达谱等）来判断是否患有其中一种疾病。
2.风险评估：用于评估贷款申请者的信用风险，根据一些个人特征（如年龄、收入、居住地等）来预测违约概率。
3.市场细分：根据消费者的特征（如年龄、性别、购买行为等）将市场区分为不同的细分市场，以制定更精准的市场营销策略。
4.情感识别：通过分析文本数据（如社交媒体评论、产品评论等）来判断用户的情感倾向，以评估产品或服务的满意度。
三、结果解读判别分析的结果包括判别函数、判别系数和预测结果。
判别函数可以看作是一组线性加权的预测变量，用于将实例划分到不同的类别中。
判别系数表示了每个预测变量对判别结果的贡献程度，可以用于解释影响判断的主要变量。
SPSS数据的判别分析
SPSS数据的判别分析判别分析（Discriminant Analysis）是一种统计分析方法，用于确定一组变量如何能够最好地区分或判别不同的群体。
该方法可以用于解决分类问题，即将多个已知类别的观测对象分配到新的未知类别中。
SPSS是一种功能强大的统计软件，可以进行各种统计分析，包括判别分析。
在SPSS中，进行判别分析的步骤如下：1.打开SPSS软件并导入数据集。
2.选择“分析”菜单下的“判别分析”选项。
3.在弹出的对话框中，将要分类的变量（被解释变量）放入“因子”框中，用于判别的变量（解释变量）放入“变量”框中。
点击“分类图”按钮可以选择是否绘制分类图表。
4.点击“确定”按钮，进行判别分析。
判别分析的目标是找到一个线性组合，能够最好地将样本区分开来。
在SPSS的结果中，输出了多种统计量，包括判别系数，判别函数的系数，标准化判别函数系数等信息。
这些统计量可以帮助我们理解分类问题的解释力和判别函数的重要性。
判别函数是判别分析的核心输出，它可以根据变量的值来预测被解释变量的分类。
判别函数通常以线性函数的形式表示，例如：D = a1X1 + a2X2 + ... + anXn + b其中，D是判别函数的值，X1, X2, ..., Xn是解释变量的值，a1,a2, ..., an是判别函数的系数，b是常数项。
通过计算判别函数的值，就可以将新的观测对象分配到相应的分类中。
在SPSS中，可以使用“分类评估”功能来检验判别函数的准确性。
该功能可以计算被正确分类的对象的百分比，以及各个分类中的正确分类的百分比。
同时，SPSS还提供了一些可视化工具来帮助我们理解判别分析的结果。
例如，通过绘制分类图表，可以直观地了解不同分类之间的分隔情况。
此外，还可以通过散点图来展示解释变量和被解释变量之间的关系，以及如何影响判别函数的值。
判别分析在实际应用中具有广泛的应用。
例如，在医学领域，可以使用判别分析将患者分为不同的疾病分类，以便进行诊断和治疗。
用SPSS软件来实现判别分析
用SPSS软件来实现判别分析判别分析是一种统计模型和机器学习方法，可用于研究两个或更多群体之间的差异。
通过使用SPSS软件，我们可以对数据进行判别分析，并评估自变量的贡献程度，以及如何使用这些自变量来预测因变量。
要进行判别分析，首先需要准备数据。
在SPSS中，数据应该被整理为一个数据框，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征或变量。
在判别分析中，我们需要明确选择一个因变量和若干个自变量。
在SPSS软件中，进行判别分析的步骤如下：步骤1:导入数据在SPSS中，首先需要导入我们的数据集。
点击“文件（File）”选项卡，选择“打开（Open）”，然后选择数据文件。
确保数据文件是一个包含正确数据格式的数据框。
如果数据集过大，可以选择只导入部分数据进行分析，可以通过“变量视图（Variable View）”进行选择。
步骤2:选择判别分析方法点击“分析（Analyze）”选项卡，选择“描述统计（Descriptive Statistics）”，选择“判别（Discriminant）”。
步骤3:设置因变量和自变量在弹出的“判别函数（Discriminant Function）”对话框中，将被解释的变量(因变量)从左边的“因变量（Dependent）”栏拖到右边的“因变量（Dependent）”栏。
然后，将讲自变量（特征）从左边的“自变量（Independent(s)）”栏拖到右边的“自变量（Independent(s)）”栏。
函数使用的哪些变量将取决于数据中可用的变量数。
步骤4:选择分类方法在“类型（Method）”选项中，选择判别分析的分类方法。
SPSS提供了两种方法：“协方差矩阵相等（Covariance matrices equal）”和“协方差矩阵不等（Covariance matrices not equal）”。
前者使用默认参数，即假设所有群体具有相同的协方差矩阵。
后者提供了更具灵活性的选项，可以允许不同群体拥有不同的协方差矩阵。
spss进行判别分析步骤_spss判别分析结果解释_spss判别分析案例详解
spss进⾏判别分析步骤_spss判别分析结果解释_spss判别分析案例详解1．Discriminant Analysis判别主对话框如图 1-1 所⽰图 1-1 Discriminant Analysis 主对话框（1）选择分类变量及其范围在主对话框中左⾯的矩形框中选择表明已知的观测量所属类别的变量(⼀定是离散变量)，按上⾯的⼀个向右的箭头按钮，使该变量名移到右⾯的Grouping Variable 框中。
此时矩形框下⾯的Define Range 按钮加亮，按该按钮屏幕显⽰⼀个⼩对话框如图1-2 所⽰，供指定该分类变量的数值范围。
图 1-2 Define Range 对话框在Minimum 框中输⼊该分类变量的最⼩值在Maximum 框中输⼊该分类变量的最⼤值。
按Continue 按钮返回主对话框。
(2)指定判别分析的⾃变量图 1-3 展开 Selection Variable 对话框的主对话框在主对话框的左⾯的变量表中选择表明观测量特征的变量，按下⾯⼀个箭头按钮。
把选中的变量移到Independents 矩形框中，作为参与判别分析的变量。
（3）选择观测量图 1-4 Set Value ⼦对话框如果希望使⽤⼀部分观测量进⾏判别函数的推导⽽且有⼀个变量的某个值可以作为这些观测量的标识，则⽤Select 功能进⾏选择，操作⽅法是单击Select 按钮展开Selection Variable。
选择框如图1-3 所⽰。
并从变量列表框中选择变量移⼊该框中再单击Selection Variable 选择框右侧的Value按钮，展开Set Value(⼦对话框)对话框，如图1-4 所⽰，键⼊标识参与分析的观测量所具有的该变量值，⼀般均使⽤数据⽂件中的所有合法观测量此步骤可以省略。
（4）选择分析⽅法在主对话框中⾃变量矩形框下⾯有两个选择项，被选中的⽅法前⾯的圆圈中加有⿊点。
这两个选择项是⽤于选择判别分析⽅法的l Enter independent together 选项，当认为所有⾃变量都能对观测量特性提供丰富的信息时，使⽤该选择项。
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考察p=1的情况
已知G1是设备A生产的产品，G2是设备B生产的产品。 A设备质量高，其产品平均耐磨度1=80，方差12=0.25， B设备质量较差，其产品平均耐磨度2=75，方差22=4。 现有一产品X0，其耐磨度x0=78，试判断该产品是哪台 设备生产的。建立判别规则，误判率多大？Biblioteka 判别准则 G2:N(75,4)
直观上看，x0距1较近,但
G1:N(80,0.25)
类分界线
样本点到 某一类的 距离越近, 属于该类 的概率越 大
线性判别函数
▪ 设G1～N(1,∑1)和G2～N(2,∑2)为两正态总体， 且协差阵相等，即∑1=∑2=∑，则样本x到G1、 G2的马氏距离为
可以证明：
d2(x,G1)(xμ1)'Σ1(xμ1) d2(x,G2)(xμ2)'Σ1(xμ2)
– 判别函数：由描述各类的数值指标构成的分类规则， 明确已知各类应如何区别
▪ 例：肝炎病人的诊断
– 两总体判别：肝炎病人和正常人 – 判别依据：一些化验指标，形成判别公式-判别函数
Simple, Two-Group DA
Unknown observation
x
中国属于发展中国 家还是发达国家？
Mean of group 2 – from data you have
0
1
误判率P(1/2)=？
误判率P(2/1)=0.3085
∑1≠∑2时，非线性判别函数
d2(x,G1)(xμ1)'Σ11(xμ1) d2(x,G2)(xμ2)'Σ21(xμ2) W(x)d2(x,G2)d2(x,G1)
(xμ2)'Σ21(xμ2)(xμ1)'Σ11(xμ1)
判别函数W(x)为x的二次函数
影响误判率的因素 ——组均值差异
三总体单指标
当分布中心过于接近，误判率很高
Three groups - Two features
二、两总体判别分析
1. 马氏等距离法
▪ 基本思想：样品和哪个总体距离最近，就判断它属 于那个总体。
▪ 设：两个总体G1和G2，x是一个p维样本，x到总体 G1和G2的马氏距离分别记为d2(x, G1)和d2(x, G2),
判别分析与方差分析、聚类分析
聚类分析与判别分析间的联系
先采用聚类分析获得各个个体 的类别（classification ）；然后采 用判别分析建立判别函数，对新个 体进行类型识别（identification ）
聚类分析的数据格式
k
判别分析的数据格式
判别分析的方法与数学描述
▪ 数据描述
– 对于m类总体G1，G2，……，Gm，其分布函 数分别为f1(y)，f2(y)，…… fm(y)，对于一个给 定样品y，我们要判断出这个样本来自哪个总 体。判别分析的主要问题就是如何寻找最佳的 判别函数和建立判别规则。
d2(x,G2)d2(x,G1) (xμ2)'Σ-1(x-μ2)-(xμ1)'Σ-1(x-μ1)
2x'Σ1(μ1 μ2)μ'2Σ1μ2 μ1' Σ1μ1
2[x(μ1 2μ2))1(μ1 μ2)
令μ(μ1 μ2)/2，
判别函W数(x)
d2(x,G2)d2(x,G1) 2
(xμ)'1(μ1
μ2)
判W 别 ( x ) d 2 ( x , 函 G 2 ) 2 d 2 ( x , 数 G 1 ) ( x μ ) '1 ( μ 1 μ 2 )
Mean of group 1 – from data you have
如何判别：x与哪类距离近， 就归属于哪类：
若dx1<dx2,则x属于第1类 判别规则
若dx1>dx2,则x属于第2类
判别函数：f=dx1-dx2
>0, x∈2, <0, x∈1
Pattern Recognition Problem
▪ Maximizes posterior probability of correct classification
▪ Many others
– For example minimizes the cost of misclassification
▪ 具体问题具体分析
– 疾病的诊断 – 市场分析
Lots of perspectives suggest this basic rule as best
W(x)(xμ12μ2)12(12)a(xμ)
其中 μ12μ2，a12(12)
若 1 0 ， 2 1 ， 2 1 ，W 则 (x ) (x ： 0 .5 ) 0 0 x x G G 1 2
x=0.5 G1
G2 或： W (x) 令 0解 , x 出 0 .x x5 0 0x .x . 5 5G G 1 2
▪ 误判问题
– 肝功指标高就一定是肝炎病人吗？
误判率Misclassification (1-D case)
两总体单指标的判别分析，假设正态分布，等方差
判别规则
转氨酶
非患者
肝炎 患者
?
非典？
Best - In What Sense?
▪ Minimizes probability of misclassification
第四章 判别分析 discriminant analysis
▪ 判别分析的基本概念 ▪ 两总体判别分析 ▪ 多总体判别分析 ▪ SPSS的判别分析过程
一、判别分析的基本概念
▪ 判别分析问题的描述：
– 已知若干组分类数据 – 现有一新样本，要求判定新样本数据属于已知分类
中的哪一类
▪ 判别分析的关键：
▪ 判别规则：若d2(x, G1)< d2(x, G2),则认为x属于G1 ， 反之若d2(x, G1)> d2(x, G2),认为x属于G2 。
– 或判别函数：
W(x)= d2(x, G2)- d2(x, G1)
>0，x∈ G1 <0，x∈ G2
所谓“等距离”：到两总体距离相等的点构成类分界线
两指标、正态分布且方差相等的两总体
容易看出上述函数W(x)为x的线性函数，称为线性判 别函数，判别准则：W(x)与0比较
x∈G1，当W(x)>0， x∈ G2 当W(x)<0，
令W(x)=0可以得到两类分界线
Linear Discrimination Rule
W(x1,x2)=0
W(x1,x2)>0
考察p=1的情况
▪ 设G1～N(1,2)和G2～N(2,2)，判别函数为：