補充：spss的判別分析-資料下載頁
2025-05-12 15:22本頁面
【正文】 2 . 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 . 9 6 . 7 % o f o r i g i n a l g r o u p e d c a s e s c o r r e c t l y c l a s s i f i e d .b . 9 6 . 7 % o f c r o s s v a l i d a t e d g r o u p e d c a s e s c o r r e c t l y c l a s s i f i e d .c . 判別分析要注意什么 ？ ? 訓(xùn)練樣本中必須包含所有要判別的類型，分類必須清楚，不能有混雜。 ? 要選擇好可能用于判別的預(yù)測變量。這是最重要的。當(dāng)然，在應(yīng)用中，選擇余地不見得有多大。 ? 要注意數(shù)據(jù)是否有不尋常的點或者模式存在。還要看預(yù)測變量中是否有些不適宜的；這可以用單變量方差分析（ ANOVA）和相關(guān)分析來驗證。 判別分析要注意什么 ？ ? 判別分析是為了正確地分類，但同時也要注意使用盡可能少的預(yù)測變量來達(dá)到這個目的。使用較少的變量意味著節(jié)省資源和易于對結(jié)果作解釋。 ? 在計算中需要看關(guān)于各個類的有關(guān)變量的均值是否顯著不同的 ? 檢驗結(jié)果 (在 SPSS選項中選擇 Wilks’ Lambda、Rao’s V、 The Squared Mahalanobis Distance或 The Sum of Unexplained Variations等檢驗的計算機輸出 ),以確定是否分類結(jié)果僅由于隨機因素。 判別分析要注意什么 ？ ? 此外成員的權(quán)數(shù)（ SPSS用 prior probability，即 “ 先驗概率 ” ，和貝葉斯統(tǒng)計的先驗概率有區(qū)別）需要考慮；一般來說，加權(quán)要按照各類觀測值的多少，觀測值少的就要按照比例多加權(quán)。 ? 對于多個判別函數(shù)，要弄清各自的重要性。 ? 注意訓(xùn)練樣本的正確和錯誤分類率。研究被誤分類的觀測值，看是否能找出原因。 判別分析的基本操作 ： Analyze→ Classify → Discriminant Grouping Variable，再定義范圍，即在 Define Range輸入范圍。然后在Independents輸入所有想用的變量；但如果要用逐步判別，則不選 Enter independents together，而選擇 Use stepwise method （ Method）中選挑選變量的準(zhǔn)則（檢驗方法；默認(rèn)值為 Wilks’ Lambda）。 Statistics，指定輸出的統(tǒng)計量。 判別分析的基本操作 Classify,指定分類參數(shù)和判別結(jié)果。 Save,指定生成并保存在數(shù)據(jù)文件中的新變量。 OK提交運行。
高考資料相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1