【正文】 kkp xxp ? ? ??? ? ? ? ??????0 1 10 1 1e x p ( )1 e x p ( )kkkkxxpxx? ? ?? ? ?? ? ??? ? ? ?SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 27 （ 3）統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 與線性回歸一樣，擬合時(shí)也要考慮模型是否合適、哪些變量該保留、擬合效果如何等問題。 第 3步 二元 Logistic回歸分析設(shè)置： （設(shè)置過程詳見教材 p195197） 第 4步 主要結(jié)果及分析 ： ?數(shù)據(jù)的基本信息表 二元 Logistic回歸分析 未加權(quán)的案例 a N 百分比 選定案例 包括在分析中 66 缺失案例 0 .0 總計(jì) 66 未選定的案例 0 .0 總計(jì) 66 a. 如果權(quán)重有效，請(qǐng)參見分類表以獲得案例總數(shù)。 Snell R 方 Nagelkerke R 方 1 .727 .969 a. 因?yàn)閰?shù)估計(jì)的更改范圍小于 .001，所以估計(jì)在迭代次數(shù) 12 處終止。 （ 公式見教材表 ） (2)順序變量的樣本間距離常用度量 常用的有 統(tǒng)計(jì)量 （ Chisquare measure） 和 統(tǒng)計(jì)量 （Phisquare measure） 。該過程主要有以下幾個(gè)特點(diǎn)： ? 分類變量和連續(xù)變量均可以參與二階聚類分析； ? 該過程可以自動(dòng)確定分類數(shù)； ? 可以高效率地分析大數(shù)據(jù)集； ? 用戶可以自己定制用于運(yùn)算的內(nèi)存容量。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 45 二階聚類 SPSS實(shí)例分析 【 例 91】 某機(jī)構(gòu)為了調(diào)查學(xué)生性別和所學(xué)專業(yè)與畢業(yè)后初始工資的情況，調(diào)查抽取了 60個(gè)學(xué)生的數(shù)據(jù)，如表 （其中“性別” 1代表男性， 0代表女性；“學(xué)科” 1代表農(nóng)學(xué)， 2代表建筑， 3代表地質(zhì)， 4代表商務(wù)， 5代表林學(xué)， 6代表教育， 7代表工程， 8代表藝術(shù)），試根據(jù)樣本指標(biāo)進(jìn)行聚類分析。分類變量和連續(xù)變量均可以參與兩步聚類分析。 （ 3）分析步驟 第 1步 指定聚類數(shù)目 k； 第 2步 確定 k個(gè)初始類中心； 第 3步 根據(jù)距離最近原則進(jìn)行分類； 第 4步 重新確定 k個(gè)類中心； 第 5步 迭代計(jì)算。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 54 K均值聚類 第 4步 主要結(jié)果及分析： ?初始聚類中心表 Cluster 1 2 3 學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī) 40 67 77 學(xué)習(xí)態(tài)度 80 70 37 自我感覺 54 84 57 學(xué)習(xí)效果 44 69 100 ?迭代歷史表 由表可知，第一次迭代后， 3個(gè)類的中心點(diǎn)分別變化了 ， 。初始中心間的最小距離為 。 在層次聚類中，度量數(shù)據(jù)之間的親疏程度是極為關(guān)鍵的。 具體如下面圖所示。以此類推，最后聚成一個(gè)大類。 第 2步 建立判別函數(shù)： 判別函數(shù)的一般形式如式 函數(shù)就是要確定這些系數(shù)。分別是“序號(hào)”、“ x1”、“ x2”、“ x3”、“ x4”、“ x5”和“ c”，均為數(shù)值型變量?！?2”表示在排除第一個(gè)判別函數(shù)后，第二個(gè)函數(shù)在 3個(gè)級(jí)別間的差異情況。根據(jù)這 19個(gè)個(gè)案為先驗(yàn)數(shù)據(jù)，將待分類的 4個(gè)個(gè)案分別分入 1， 2， 3類的分別有 1， 1，2個(gè)。可以看出，在圖中分出了 1， 2， 3三個(gè)區(qū)域，在圖中也標(biāo)出了各類的中心（其中心用“ *”表示）。 未加權(quán)案例 N 百分比 有效 19 排除的 缺失或越界組代碼 4 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) 4 合計(jì) 23 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 74 判別分析 ?特征值表 由于本例中預(yù)測(cè)變量為 5個(gè)，類別數(shù)為 3，因此判別函數(shù)的個(gè)數(shù)為 2（即 min(31，5)=2）。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 70 判別分析 SPSS實(shí)例分析 【 例 94】 下表是健康人（ c = 1）、硬化癥患者（ c = 2）和冠心病患者（ c = 3）三種人群的心電圖的 5個(gè)指標(biāo)（ x1～ x5）數(shù)據(jù)，其中有 19個(gè)樣本是確定的分類，另又測(cè)出 4個(gè)人的相關(guān)指標(biāo)，試根據(jù)確定分類的樣本對(duì)這未確定的樣本進(jìn)行分類。判別分析是應(yīng)用很強(qiáng)的一種多元統(tǒng)計(jì)分析方法。首先是“銅”和“錳”聚成一類，其余每個(gè)變量各為一類。 order ca mg fe mn cu hemogl order ca mg fe mn cu hemogl 1 16 0 2 13 17 3 18 4 14 19 0 10 5 20 6 21 7 22 8 23 9 9 12 24 10 25 11 446 26 12 27 8 13 11 28 283 14 29 0 15 7 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 62 系統(tǒng) 聚類 第 1步 分析： 根據(jù)題目要求，需進(jìn)行變量聚類分析（即 R型聚類），故采用系統(tǒng)聚類分析中的 R型聚類進(jìn)行處理。具體分成兩種，分別是 Q型聚類和 R型聚類， Q型聚類是對(duì)樣本（個(gè)案）進(jìn)行的分類，它將具有共同特點(diǎn)的個(gè)案聚集在一起，以便對(duì)不同類的樣本進(jìn)行分析； R型聚類是對(duì)變量進(jìn)行的聚類，它使具有共同特征的變量聚在一起，以便對(duì)不同類的變量進(jìn)行分析。 迭代 聚類中心內(nèi)的更改 1 2 3 1 2 3 .672 4 .434 .305 .096 5 .145 .061 .014 6 .048 .012 .002 7 .016 .002 .000 8 .005 .000 9 .002 10 .001 a. 迭代已停止，因?yàn)橥瓿闪俗畲蟠螖?shù)的迭代。 第 2步 數(shù)據(jù)組織： 按如上表的表頭所示建立變量，將“編號(hào)”變量的數(shù)據(jù)類型設(shè)為字符型（作為標(biāo)識(shí)變量）。 K個(gè)事先選定的觀測(cè)量就是 k個(gè)聚類中心，也稱為初始類中心。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 47 二階聚類 第 4步 主要結(jié)果及分析： ?二階聚類的模型概要和聚類質(zhì)量情況 ?聚類個(gè)案情況圖 從中可以看出，此算法采用的是兩步（二階）聚類，共輸入 3個(gè)變量，將所有個(gè)案聚成 3類。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 44 二階聚類 基本概念及統(tǒng)計(jì)原理 （ 3）分析步驟 第 1步 預(yù)聚類： 對(duì)每個(gè)觀測(cè)變量考察一遍，確定類中心。如果一個(gè)樣本包含不同數(shù)量的變量，則應(yīng)先對(duì)變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，而后再進(jìn)行聚類。 ?Logistic模型的參數(shù)擬合表 B , Wals df Sig. Exp (B) EXP(B)的 95% . 下限 上限 步驟 1a X1 .331 .301 1 .271 .772 X2 .181 .107 1 .091 .972 X3 1 .317 .008 常量 .877 1 .349 .000 a. 在步驟 1 中輸入的變量 : X1, X2, X3. SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 33 ?Logistic回歸模型 二元 Logistic回歸分析 1 2 3l n 0 . 3 3 1 0 . 1 8 1 5 . 0 8 7 1 0 . 1 5 31p X X Xp?? ? ? ? ??????1 2 31 2 3( )( )e1eX X XX X Xp? ? ?? ? ?? ?SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 34 The End SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 35 第九章 聚類和判別分析 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 36 主要內(nèi)容 聚類與判別分析概述 二階聚類 K均值聚類 系統(tǒng) 聚類 判別分析 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 37 聚類與判別分析概述 基本概念 (1) 聚類分析 聚類分析的基本思想是找出一些能夠度量樣本或指標(biāo)之間相似程度的統(tǒng)計(jì)量 ， 以這些統(tǒng)計(jì)量為劃分類型的依據(jù) ， 把一些相似程度較大的樣本 （ 或指標(biāo) ） 聚合為一類 ， 把另外一些彼此之間相似程度較大的樣本又聚合為一類 。由于本例中只有一個(gè)自變量組且采取強(qiáng)行進(jìn)入法將所有變量納入模型，所以三種檢驗(yàn)方法的結(jié)果是一致的，模型有顯著的統(tǒng)計(jì)意義。下表列出了 66家公司的部分運(yùn)營(yíng)財(cái)務(wù)比率，其中 33家在 2年后破產(chǎn)（ Y = 0），另外 33家在同期保持償付能力（ Y = 1）。如果有多個(gè)自變量與因變量呈非線性關(guān)系時(shí)，就需要用其他非線性模型對(duì)因變量進(jìn)行擬合，SPSS 19中提供了“非線性”過程，由于涉及的模型很多，且非線性回歸分析中參數(shù)的估計(jì)通常是通過迭代方法獲得的，而且對(duì)初始值的設(shè)置也有較高的要求，如果初始值選擇不合適，即使指定的模型函數(shù)非常準(zhǔn)確，也會(huì)導(dǎo)致迭代過程不收斂，或者只得到一個(gè)局部最優(yōu)值而不能得到整體最優(yōu)值。故重新進(jìn)行上面的過程，只選“三次曲線（ Cubic）”一種模型。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 17 曲線估計(jì) SPSS實(shí)例分析 【