多元統(tǒng)計(jì)分析實(shí)驗(yàn)報(bào)告-判別分析-免費(fèi)閱讀
【正文】 b. 僅對(duì)分析中的案例進(jìn)行交叉驗(yàn)證。a. 秩 5b. 案例太少無法形成非奇異矩陣檢驗(yàn)結(jié)果a箱的 MF近似。df110df2Sig..345對(duì)相等總體協(xié)方差矩陣的零假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。2015——2016學(xué)年第 一 學(xué)期實(shí)驗(yàn)報(bào)告課程名稱： 多元統(tǒng)計(jì)分析 實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目： 判別分析 實(shí)驗(yàn)類別：綜合性 設(shè)計(jì)性 □ 驗(yàn)證性□ 專業(yè)班級(jí)： 姓 名： 學(xué) 號(hào)： 實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)： 統(tǒng)計(jì)與金融創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室（新60801) 實(shí)驗(yàn)時(shí)間： 指導(dǎo)教師： 曹老師 成 績(jī)： 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院實(shí)驗(yàn)中心制 一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康? 讓學(xué)生掌握判別分析的基本步驟和分析方法；學(xué)習(xí)《spss統(tǒng)計(jì)分析從入門到精通》P307P320的內(nèi)容，掌握一般判別分析與逐步判別分析方法。a. 有些協(xié)方差矩陣是奇異矩陣，因此一般程序不會(huì)起作用。df136df2Sig..000對(duì)相等總體協(xié)方差矩陣的零假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。 在交叉驗(yàn)證中，每個(gè)案例都是按照從該案例以外的所有其他案例派生的函數(shù)來分類的。*. 每個(gè)變量和任意判別式函數(shù)間最大的絕對(duì)相關(guān)性典型判別式函數(shù)系數(shù)函數(shù)12x1.001x2.002x3.000x4.013x5.004.005x6.004x7.002x8.014.027(常量)非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)組質(zhì)心處的函數(shù)Group函數(shù)121.54023.991在組均值處評(píng)估的非標(biāo)準(zhǔn)化典型判別式函數(shù)分類處理摘要已處理的31已排除的缺失或越界組代碼0至少一個(gè)缺失判別變量0用于輸出中31組的先驗(yàn)概率Group先驗(yàn)用于分析的案例未加權(quán)的已加權(quán)的1.33352.333133.33311合計(jì)29分類函數(shù)系數(shù)Group123x1.011.005x2x3.002x4.127.056.014x5.041.008.012x6.021x7x8.203.071.103(常量)Fisher 的線性判別式函數(shù)分類結(jié)果a,cGroup預(yù)測(cè)組成員合計(jì)123初始計(jì)數(shù)150052012113302911未分組的案例1012%1.0.02.03.0未分組的案例.0交叉驗(yàn)證b計(jì)數(shù)150052110213303811%1.0.023.0a. 已對(duì)初始分組案例中的 % 個(gè)進(jìn)行了正確分類。2. 分析案例處理摘要未加權(quán)案例N百分比有效29排除的缺失或越界組代碼2至少一個(gè)缺失判別變量0.0缺失或越界組代碼還有至少一個(gè)缺失判別變量0.0合計(jì)2合計(jì)31組統(tǒng)計(jì)量Group均值標(biāo)準(zhǔn)差有效的 N（列表狀態(tài)）未加權(quán)的已加權(quán)的1x15x25x35x45x55x65x75x852x113x213x313x413x513x613x713x8133x111x211x311x411x511x611x711x811合計(jì)x129x229x329x429
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