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多元统计分析实验四.doc

多元统计分析实验四

没有你的爱情_一片哀伤
2017-10-19 0人阅读 举报 0 0 暂无简介

简介:本文档为《多元统计分析实验四doc》,可适用于职业岗位领域

多元统计分析实验四安徽大学经济学院级经济统计实验四判别分析一、实验内容、实验目的为研究某地区人口死亡状况已按某种方法将个已知样品分为类通过对指标及原始数据进行判别分析并建立判别函数判定另外个待判样品属于哪类。、实验要求找出较为合适的判别方法判别待判样品属于哪一类。二、实验报告、问题提出为研究某地区人口死亡状况已按某种方法将个已知样品分为类通过判别分析判定另外个待判样品属于哪类。、指标选择选取以下六项指标:X:岁组死亡概率:岁组死亡概率XX:岁组死亡概率X:岁组死亡概率X:岁组死亡概率X:平均预期寿命、数据来源表原始数据X:岁组死亡概率X:岁组死亡概率X:岁组死亡概率X:岁组死亡概率X:岁组死亡概率X:平均预期寿命组别序号XXXXXX第一组第二组安徽大学经济学院级经济统计第三组待判样品、数据处理经观察分析表中数据没有错误值或是缺失值因此不需要进行处理。、操作步骤表序号xxxxxxgroup()按照表把数据输入SPSS数据表中。()通过单击AnalyzeClassifyDiscriminant展开判别分析对话框。()选择group这个变量为被解释变量移到GroupingVariable(分组变量)框中打开DefineRange在Minimum后填在Maximum后填表示分为三组选择x、x、x、x、x、x这六个变量为解释变量移到Independents框中。再点选Enterindependentstogether(全部变量进入)单选按钮。安徽大学经济学院级经济统计()选择要求输出的统计量。在主对话框中单击Statistics按钮展开统计量选择对话框选择描述统计量MeansUnivariateANOVAs函数选择Fisher函数和Unstandardized(非标准化函数)矩阵选择Withingroupscorrelation单击Continue返回主对话框。()在主对话框中单击classify按钮展开分类选择对话框选择先验概率(Allgroupsequal所有组相等或根据组的大小计算概率)子选项(display)中选择每个个体的结果(Casewiseresults)综合表(SummaryTable)和“留一个在外”(Leaveoneoutclassification)的验证原则协方差矩阵选择Withingroups作图选择Combinedgroups。()单击保存(Save)选项可以选择保存预测的分类(Predictedgroupmembership)、判别得分(Discriminantscores)以及所属类别的概率(Probabilitiesofgroupmembership)。()在主对话框中单击OK提交运行。得到结果部分如下表至表。表各组均值相等的检验TestsofEqualityofGroupMeansWilks'LambdaFdfdfSig岁组死亡概率岁组死亡概率岁组死亡概率岁组死亡概率岁组死亡概率平均预期寿命表贝叶斯判别函数的有效性检验Wilks'LambdaTestofWilks'LambdaChisquaredfSigFunction(s)through表非标准贝叶斯判别函数的系数CanonicalDiscriminantFunctionCoefficients安徽大学经济学院级经济统计Function岁组死亡概率岁组死亡概率岁组死亡概率岁组死亡概率岁组死亡概率平均预期寿命(Constant)Unstandardizedcoefficients表类中心FunctionsatGroupCentroidsgroupFunctionUnstandardizedcanonicaldiscriminantfunctionsevaluatedatgroupmeans表各类的分类函数的系数ClassificationFunctionCoefficientsgroup岁组死亡概率岁组死亡概率岁组死亡概率岁组死亡概率安徽大学经济学院级经济统计岁组死亡概率平均预期寿命(Constant)Fisher'slineardiscriminantfunctions表预测分类结果小结aClassificationResultsgroupPredictedGroupMembershipTotalCountUngroupedcasesOriginalUngroupedcasesaoforiginalgroupedcasescorrectlyclassified、结果分析)表是各组均值相等的检验结果。可以看出:在的显著性水平下接受变量(“岁组死亡概率”、“岁组死亡概率”、“岁组死亡概率”和“平均预期寿命”在三组的均值相等的假设拒绝变量“岁组死亡概率”和“岁组死亡概率”在三组的均值相等的假设。由此知道进一步的输出结果分析均是有意义的。()表为贝叶斯判别函数的有效性检验的结果。有最后一列Sig(through)=<与Sig()>知道第一个判别函数具有统计显著性即第一个判别函数能够很好地将两类区分开而第二个判别函数不具有统计显著性。()表给出了未标准化的贝叶斯判别函数的系数。从表中可以得出两个判别函数:y=–xx–xxxxy=–xx–xxxx安徽大学经济学院级经济统计()表反映标准贝叶斯判别函数在各组的重心。根据结果第一组重心为()第二组重心为()第三组重心为()。未标准化的贝叶斯判别函数中心值在各变量均值处。()表用判别函数对观测量分类的结果显示了费歇线性判别函数的系数。根据系数表可以总结出各类判别函数如下:第一组:F=xxxxxx第二组:F=xxxxxx第三组:F=xxxxxx可以根据上述分类函数计算出每个观测在各组的分类函数值然后将观测分类到具有最大分类函数值的类别中。()表是预测分类的小结是一个判别回代小结。可以看出通过判别函数预测个观测是分类都是正确的即已知所属类别的回判准确率为。另外个待判样品有一个分到第一个一个分到第二组两个分到第三组。由此作出已知样品回判结果表如下表。表已知样品回判结果序号原属分类判别函数值及归类正误判标志(正号=误=)费歇判别贝叶斯判别判别分类号待判待判待判待判安徽大学经济学院级经济统计综上所述可以有结论:个待判样品有第一个与第四个归为第三组第二个归为第一组第三个归为第二组。而且此例中回判准确率很高可见判别方法正确。因此有理由相信最后对于四个待判样品的判别结果是正确的。

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