補充：spss的判別分析-全文預(yù)覽
【正文】 企業(yè)的打分在這 8個變量所構(gòu)成的 8維空間中是一個點 。 1. 根據(jù)距離判別的思想 ? 最簡單的辦法就是 :某點離哪個中心距離最近 ， 就屬于哪一類 。 ? 考慮只有兩個 (預(yù)測 )變量的判別問題 。 ? 這里只有兩種已知類型的訓(xùn)練樣本 。 可以看出 ， 如果向其他方向投影 ， 判別效果不會比這個好 。 即 ，一邊判別 ， 一邊選擇判別能力最強的變量 ， ? 這個過程可以有進(jìn)有出 。 ? 利用 SPSS軟件的逐步判別法淘汰了不顯著的流動資金比例 (cp)，還剩下七個變量。 它們的點圖在下面圖中 。 SPSS的一個輸出就給出了這些判別函數(shù) （ 投影 ） 的重要程度： E i g e n v a l u e s2 6 . 6 7 3a9 9 . 0 9 9 . 0 . 9 8 2. 2 6 2 a 1 . 0 1 0 0 . 0 . 4 5 6F u n c t i o n12E i g e n v a l u e % o f V a r i a n c e C u m u l a t i v e %C a n o n i c a lC o r r e l a t i o nF i r s t 2 c a n o n i c a l d i s c r i m i n a n t f u n c t i o n s w e r e u s e d i n t h ea n a l y s i s .a . 投影的重要性是和特征值的貢獻(xiàn)率有關(guān) 。 s l i n e a r d i s c r i m i n a n t f u n c t i o n s該表給出了三個線性分類函數(shù)的系數(shù) 。 ? 下面就是對我們的訓(xùn)練樣本的分類結(jié)果 （ SPSS） ： C l a s s i f i c a t i o n R e s u l t sb,c30 0 0 300 30 0 300 0 30 301 0 0 . 0 .0 .0 1 0 0 . 0.0 1 0 0 . 0 .0 1 0 0 . 0.0 .0 1 0 0 . 0 1 0 0 . 030 0 0 300 30 0 300 0 30 301 0 0 . 0 .0 .0 1 0 0 . 0.0 1 0 0 . 0 .0 1 0 0 . 0.0 .0 1 0 0 . 0 1 0 0 . 0G R O U P1 . 0 02 . 0 03 . 0 01 . 0 02 . 0 03 . 0 01 . 0 02 . 0 03 . 0 01 . 0 02 . 0 03 . 0 0C o u n t%C o u n t%O r i g i n a lC r o s s v a l i d a t e da1 . 0 0 2 . 0 0 3 . 0 0P r e d i c t e d G r o u p M e m b e r s h i pT o t a lC r o s s v a l i d a t i o n i s d o n e o n l y f o r t h o s e c a s e s i n t h e a n a l y s i s . I n c r o s sv a l i d a t i o n , e a c h c a s e i s c l a s s i f i e d b y t h e f u n c t i o n s d e r i v e d f r o m a l lc a s e s o t h e r t h a n t h a t c a s e .a . 1 0 0 . 0 % o f o r i g i n a l g r o u p e d c a s
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鄂ICP備17016276號-1