判别分析的意义

判别分析的意义

问题一：判别分析的应用 在气候分类、农业区划、土地类型划分中有着广泛的应用。在市场调研中，一般根据事先确定的因变量（例如产品的主要用户、普通用户和非用户、自有房屋或租赁、电视观众和非电视观众）找出相应处理的区别特性。在判别分析中，因变量为类别数据，有多少类别就有多少类别处理组；自变量通常为可度量数据。通过判别分析，可以建立能够最大限度的区分因变量类别的函数，考查自变量的组间差异是否显著，判断那些自变量对组间差异贡献最大，评估分类的程度，根据自变量的值将样本归类。应用范围1）信息丢失2）直接的信息得不到3）预报4）破坏性实验假设条件1）分组类型在两种以上，且组间样本在判别值上差别明显。2）组内样本数不得少于两个，并且样本数量比变量起码多两个。3）所确定的判别变量不能是其他判别变量的线性组合。4）各组样本的协方差矩阵相等。5）各判别变量之间具有多元正态分布。6）样品量应在所使用的自变量个数的10~20倍以上时，建立的判别函数才比较稳定；而自变量个数在8~10之间时，函数的判别效果才能比较理想。当然，在实际工作中判别函数的自变量个数往往会超过10个，但应该注意的是，自变量的个数多并不代表效果好spss操作：“分析”～“分类”～“判别”～进入判别分析主对话框。这里有容易引起歧义的二个变量，最上面的为分组变量。对分组变量的了解需要联系判别分析的原理以及适用范围。因为判别分析是已知分类数目的情况下，进行分析，这个已知的分类数目就是这个分组变量。其实，一般分析步骤中，都是先进行聚类分析，聚类之后得到的分类结果就是这个分组变量，然后再选择这个分组变量，进行分析。也就是，聚类分析是母亲，母亲的孩子就是判别分析。得到的判别函数就是预测想要知道的个案究竟属于哪一类。另一个变量就是选择变量，它位于主对话框的最下面。这个选择变量在回归分析相应的对话框中也有，意思就是选择你需要的变量，这个变量可以为数据窗口的一个整个变量，也可以利用子设置“值”进行选择，所以，它的名字叫做选择变量。“统计量”子对话框：“描述性”栏，包括“均值”“单变量ANOVA”“BoxsM”需要特别说明，以后只要见到ANOVA这个单词，它的意思就是方差分析，也就是进一步输出方差分析表，其中最重要的就是P值也就是Sig值。BoxsM复选框：指的是输出对组协方差矩阵的等同性检验的检验结果。也就是对各类协方差矩阵相等的假设进行检验。“函数系数”栏：其实就是将判别函数系数进行设置。包括“费雪”和“未标准化”。费雪指的是对每一类给出一组系数，并且给出该组中判别分数最大的观测量。“矩阵”栏：都是复选框，对应相应的矩阵也就是在结果表中的四种数阵。“组内相关”“组内协方差”“分组协方差”“总体协方差”这个都是计算机自动计算，人工计算是不可能完成的任务。“分类”子对话框：本文也提到过先验概率，先验概率就是已知一部分信息，来了解未知信息也就是后验概率。“所有组相等”也就是如果分为几类，这所有的类中的先验概率都相等。“根据组大小计算”各类先验概率按照和各类样本量呈正比。“使用协方差矩阵”栏：是二个单选框。“在组内”指使用合并组内协方差矩阵进行分析“分组”指使用各组协方差矩阵进行分析。“输出”栏～“个案结果”：对每一个观测量输出判别分数，也就是选定变量的个案的分进哪个组的资格得分。实际类，预测类，也就是根据判别得分计算的古今对比。实际类就是目前实际上分为几类，预测类就是过去对未来预测，它们一对比，就可以知道过去和现在差别在哪里。附属选项“将个案限制在”在后面的小矩形框中输入观测量数，含义为仅输出设置的观测量结果，当个案也就是观测量太多，可以用此法。“摘......余下全文>>问题二：判别分析的判别函数 判别分析通常都要设法建立一个判别函数，然后利用此函数来进行批判，判别函数主要有两种，即线性判别函数（Linear Discriminant Function）和典则判别函数（Canonical Discriminate Function）。线性判别函数是指对于个总体，如果各组样品互相对立，且服从多元正态分布，就可建立线性判别函数，形式如下：其中，是判别组数；是判别指标（又称判别分数或判别值），根据所用的方法不同，可能是概率，也可能是坐标值或分值；是自变量或预测变量，即反映研究对象特征的变量；是各变量系数，也称判别系数。建立函数必须使用一个训练样品。所谓训练样品就是已知实际分类且各指标的观察值也已测得的样品，它对判别函数的建立非常重要。典则判别函数是原始自变量的线性组合，通过建立少量的典则变量可以比较方便地描述各类之间的关系，例如可以用话散点图和平面区域图直观地表示各类之间的相对关系等。问题三：关于SPSS判别分析 150分判别分析的目的 是为了 将待分类的事物 根据已有的分类数据 进行分类，所以 最终会出来一个判别类别系数 可以写判别方程，然后就可以根据这个方程来预测了问题四：简单判别分析结果分析，为入门弟子求教 1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分
析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法
有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。问题五：聚类分析与判别分析如何结合运用 1.聚类分析与判别分析的区别与联系
都是研究分类的，在进行聚类分析前，对总体到底有几种类型不知道（研究分几类较为合适需从计算中加以调整）。判别分析则是在总体类型划分已知，对当前新样本判断它们属于哪个总体。如我们对研究的多元数据的特征不熟悉，当然要进行聚类分析，才能考虑判别分析问题。
2.聚类分析分两种：Q型聚类（对样本的聚类），P型聚类（对变量的聚类）
聚类分析需要注意的是，一般小样本数据可以用系统聚类法，大样本数据一般用快速聚类法（K均值聚类法）。需要根据统计量判断分几类比较合适，一般用R平方统计、伪F统计量等。如用前者时，可以从R平方的变换看n个样品分成几类比较合适，如分为5类时，R平方为0.9，当分为四类时，其值减小较快，如R平方为0.4，则认为分五类比较合适。另外，不同的分类方法产生的分类结果可能不同，要结合实际情况选出最优的分类方法。
3.判别分析
有Fisher判别，Bayes判别和逐步判别。一般用Fisher判别即可，要考虑概率及误判损失最小的用Bayes判别，但变量较多时，一般先进行逐步判别筛选出有统计意义的变量，再结合实际情况选择用哪种判别方法。问题六：辨别词语意义的方法主要有哪些 1，历史出处法，如 纸上谈兵 ，战国时，赵国大将 赵括，不注重实际，只是依照一些兵书， 去作战，结果大败。
2，词素分解法，如 史无前例 史 ，历史。无，没有。前，以前，例，例子。所以总词语的 意思是，在历史上从来没有过的事。
3，句中移位法，如 就是说同一个词，在不同的地方，词义不同。如，打酱油的“打”和打 你的”打“问题七：偏最小二乘判别分析和判别分析有什么区别 就在于这个偏字,主要是偏最小二乘法比最小二乘法多了一项主成分分析而已问题八：相关系数的取值范围及意义 相关系数取值范围如下：
1、符号：如果为正号，则表示正相关，如果为负号，则表示负相关。通俗点说，正相关就是变量会与参照数同方向变动，负相关就是变量与参照数反向变动；
2、取值为0，这是极端，表示不相关；
3、取值为1，表示完全正相关，而且呈同向变动的幅度是一样的；
4、如果为-1，表示完全负相关，以同样的幅度反向变动；
5、取值范围：[-1，1].