判別分析的spss實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析(編輯修改稿)
2025-06-18 00:47 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ③ Separategroups covariance matrices對(duì)每類輸出一個(gè)類間協(xié)方差矩陣 ④ Total covariance matrix總樣本的協(xié)方差矩陣 以上三項(xiàng)都給予了確定的選擇后，單擊 continue按鈕，返回主對(duì)話框 。 指定分類參數(shù)和判別結(jié)果 在主對(duì)話框中單擊 “ classify”按鈕 ， 展開相應(yīng)的子對(duì)話框 ， 如下 圖 所示 。 （ 1） 在 Prior Probabilities組的矩形框中選擇先驗(yàn)概率 ，兩者選其一 。 ① All groups equal各類先驗(yàn)概率相等。若分為 m類，則各類先驗(yàn)概率均為 1／ m。 ② puter from group sizes由各類的樣本量計(jì)算決定在各類的先驗(yàn)概率與其樣本比。 Classifiction對(duì)話框 （ 2） 選擇分類使用的協(xié)方差矩陣 在 Use covariance Matrix組的矩形框中選擇分析使用的協(xié)方差矩陣 。 兩者選其一 。 ① Withingroups指定使用組內(nèi)協(xié)方差矩陣 。 ② Seperategroups指定使用組間協(xié)方差矩陣 。 （ 3） 選擇要求輸出的統(tǒng)計(jì)圖 在 Plots組的矩形框中選擇 ， 可以并列選擇 。 ① binedgroups 所有類放在一張散點(diǎn)圖中 。 便于比較 。 此選擇項(xiàng)生成一張散點(diǎn)圖 。 ② Seperategroups對(duì)每一類生成一張散點(diǎn)圖 。 共分為幾類就生成幾張散點(diǎn)圖 。 ③ Territoreal map 如果對(duì)一個(gè)觀測(cè)量只能計(jì)算出一個(gè)判別分?jǐn)?shù)，則利用觀測(cè)量的判別做作圖，如果有兩個(gè)以上判別分?jǐn)?shù)，則用頭兩個(gè)判別分?jǐn)?shù)作圖。此種統(tǒng)計(jì)圖力圖把一張圖的平面劃分出與類數(shù)相同的區(qū)域。每一類占據(jù)一個(gè)區(qū) 。 （ 4） 選擇生成到輸出窗中的分類結(jié)果 在 Displsy組的矩形框中選擇輸出項(xiàng)： ① Results for each case要求輸出每個(gè)觀測(cè)量的分類結(jié)果 。 ② Summary table要求輸出分類的小結(jié) ， 給出錯(cuò)分率 。 （ 5） 缺失值處理方式 在 classification子對(duì)話框的最下面有一個(gè)選擇項(xiàng) ，用以選擇對(duì)缺失值的處理方法 。 Replace missing value with mean用該變量的均值代替缺失值。該選擇項(xiàng)前面的小矩形框中出現(xiàn) x時(shí)表示選定所示的處理方法。 以上五項(xiàng)都給予了確定的選擇后，單擊 continue按鈕，返回主對(duì)話框 。 指定生成并保存在數(shù)據(jù)文件中的新變量 Descriminant過程可以在數(shù)據(jù)文件中建立新變量 ，通過 Save New Vaiables子對(duì)話框進(jìn)行選擇 。 在主對(duì)話框中單擊 “ Save”按鈕，展開 “ Save New Vaiables”子對(duì)話框。如下 圖 所示。 Save對(duì)話框 在工作數(shù)據(jù)文件中建立以下三個(gè)新變量 ， 可以選擇 。 ① Predicted group membership要求建立一個(gè)新變量，表明預(yù)測(cè)的類成員。指定此項(xiàng)后，每行一次Descriminant過程，就建立一個(gè)表明使用判別函數(shù)預(yù)測(cè)的各觀測(cè)量屬于哪一類的新變量。第一次運(yùn)行建立新變量的變量名為 dis1,如果在工作數(shù)據(jù)文件中不把前一次建立的新變刪除，第 n次運(yùn)行 Descriminant過程建立的新變量默認(rèn)的變量名為 disn。 ② Descriminant score要求建立表明判別分?jǐn)?shù)的新變量。每次運(yùn)行 Descriminant過程都給出組表明判別分?jǐn)?shù)的新變量。建立幾個(gè)典則判別函數(shù)就有幾個(gè)判別分?jǐn)?shù)變量。參與分析
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