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判别分析作业

'判别分析作业'
判别分析与聚类分析不同。判别分析是在已知研究对彖分成若干类型(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。表3-1分析案例处理摘要未加权案例N百分比有效2890.3排除的缺失或越界组代码39.7至少一个缺失判别变量0.0缺失或越界组代码还冇至少一 个缺失判别变量0.0合计39.7合计31100.0注:参与判别分析的观测量数据总结,共有31个样品,其屮3个样品为待判样品。表3-2组统计量案例的类别号均値标准差有效的N(列表状态)未加权的已加权的1农业1359.700342.16731313.000林业146.51773.31371313.000牧业895.907333.68041313.000渔业304.403310.44891313.0002农业408.396315.24501010.000林业37.24749.39531010.000牧业203.285128.05681010.000渔业39.38061.98821010.0003农业2821.154591.415555.000林业124.15069.085655.000牧业1717.854429.875655.000渔业525.066463.071155.000合计农业1280.923928.03492828.000林业103.49880.65312828.000牧业795.318612.06392828.000渔业249.156328.25212828.000分类统计结果:均值、方差、未加权的权重和加权的权重,从表3-2中可以看出“农业”最发达的处在第3类中;“林业”最发达的处在第1类中;“牧业”相 对比较发达的处在第3类小;“渔业”比较发达的处在第3类也表3-3汇聚的组内矩阵自农业林业牧业渔业协方差农业147937.80832.32953946.03638237.523林业32.3294221.968763.5645011.382牧业53946.036763.56488914.814-1202.757渔业38237.5235011.382-1202.75781954.578相关性农业1.000.001.470.347林业.0011.000.039.269牧业.470.0391.000-.014渔业.3-17.269-.0141.000a?协方差矩阵的自由度为25。表3-4协方差矩阵"案例的类别号农业林业牧业渔业1农业117078.4301692.49142646.94025617.256林业1692.4915374.9051683.83611767.276牧业42646.9401683.836111342.6278140.306渔业25617.25611767.2768140.30696378.5282农业99379.4205349.29733360.199-1210.280林业5349.2972439.8922404.6602442.228牧业33360.1992404.66016398.533-81.391渔业-1210.2802442.228-81.3913842.5313农业349772.315-16911.335134161.459164855.882林业-16911.3354772.826-5689.721-9475.701牧业134161.459-5689.721184793.008-31755.020渔业164855.882-9475.701-31755.020214434.833合计农业861248.75328961.813508218.736183988.724林业28961.8136504.91920845.69711987.079牧业508218.73620845.697374622.19294696.392渔业183988.72411987.07994696.392107749.430"?总的协方差矩阵的自由度为27<>探各类I■办方差矩阵和总I■办方差矩阵。滋 第3类屮农业之间的协方差数值最大为349772.315,牧业之间的协方差数值达至U最大为184793.008,渔业之间的协方差数值达到最大为214434.833,第1类中林 业Z间的协方差数值达到最大为5374.905。 典型判别式函数摘要表3-5特征値函数特征値方差的%累积%止则相关性16.408"94.794.7.9302.358"5.3100.0.514a.分析中使用了前2个典型判别式函数。只有两个判别函数,所以特征值只有两个。判别函数的特征值越大,说明函 数越具有区别判断力。最后一列表示是典则相关系数,是组间平方和与总平方和 之比的平方根,表示判别函数分数与组别间的关联程度。表3-6 Wilks 的 Lambda函数检验Wilks 的 Lambda卡方dfSig.1到2.09954.2588.0002.7367.1993.066Wilk的Lambda统计量:组内离差交叉乘积矩阵行列式与总离差交叉乘积矩阵行列式比值。对判别函数的有效性进行检验假设。表3-7标准化的典型判别式函系数函数12农业.747-.403林业.234.923牧业.383.189渔业-.063.036标准化后的典型判别式函数探 y, = 0.747%, +0.234.E +0.383x3-0.063x4探 % = -0.403%! + 0.923x2 + 0.189x3 + 0.036x4表3-8结构矩阵函数12农业.906*-.300牧业.744*.035渔业.2
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