第9章-聚類和判別分析-資料下載頁
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【正文】 電子工業(yè)出版社 38 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 39 判別分析 第 4步 主要結(jié)果及分析： ?分析案例處理摘要表 表明共 23條記錄，已分好類的 19條，有 4條需進(jìn)行分類。 ?匯聚的變量之間相關(guān)矩陣表 x1 x2 x3 x4 x5 Correlation x1 .059 x2 .059 .835 .762 x3 .835 .688 x4 x5 .762 .688 給出了這五個自變量之間的相關(guān)系數(shù)，如變量“ x1”與變量“ x2”之間的相關(guān)系數(shù)為 。 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 至少一個缺失判別變量 0 .0 缺失或越界組代碼還有至少一個缺失判別變量 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 40 判別分析 ?特征值表 由于本例中預(yù)測變量為 5個，類別數(shù)為 3，因此判別函數(shù)的個數(shù)為 2（即 min(31，5)=2）。判別函數(shù)的特征值越大，表明該函數(shù)越具有區(qū)別力。第一個判別函數(shù)的特征值為 ，第二個為。 ?判別函數(shù)的顯著性檢驗(yàn)結(jié)果表 其中“ 1到 2”表示兩個判別函數(shù)的平均數(shù)在 3個級別間的差異情況?！?2”表示在排除第一個判別函數(shù)后，第二個函數(shù)在 3個級別間的差異情況。從最后的顯著性概率 ，其兩個判別函數(shù)的效果并不十分顯著 函數(shù) 特征值 方差的 % 累積 % 正則相關(guān)性 1 .762 2 .408a .538 a. 分析中使用了前 2 個典型判別式函數(shù)。 函 數(shù)檢驗(yàn) Wilks 的 Lambda 卡方 df Sig. 1 到 2 .298 10 .075 2 .710 4 .310 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 41 判別分析 ?判別系數(shù)表 1 0 . 6 2 6 1 0 . 9 8 8 2 0 . 6 6 4 3 0 . 9 7 4 4 1 . 4 3 4 5F x x x x x? ? ? ? ?2 0 . 2 3 4 1 1 . 8 0 8 2 1 . 3 9 8 3 0 . 4 1 6 4 0 . 3 3 6 5F x x x x x? ? ? ? ?函數(shù) 1 2 x1 .626 .234 x2 ?.988 x3 ?.664 x4 .974 .416 x5 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 42 判別分析 ?分類結(jié)果概述表 從表中可以看出，有 23條個案被成功分類。 已處理的 23 已排除的 缺失或越界組代碼 0 至少一個缺失判別變量 0 用于輸出中 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 43 判別分析 ? 分類函數(shù)系數(shù)表 c 健康 硬化病 冠心病 x1 x2 ?.222 ?.160 ?.211 x3 ? ? ? x4 x5 （常量） ? ? ? Fisher 的線性判別式函數(shù) 1 1 2 3 4 57 . 3 6 0 0 . 2 2 2 5 . 3 5 4 1 0 4 . 5 9 0 3 0 . 9 2 0 3 6 9 . 6 9 2q x x x x x? ? ? ? ? ?2 1 2 3 4 56 . 8 9 1 0 . 1 6 0 5 . 2 0 9 1 0 0 . 6 2 6 2 9 . 0 7 3 3 4 9 . 6 5 5q x x x x x? ? ? ? ? ?3 1 2 3 4 56 . 6 8 1 0 . 2 1 1 4 . 2 2 7 9 8 . 6 1 6 2 9 . 2 3 0 3 4 0 . 3 7 0q x x x x x? ? ? ? ? ?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 判別分析 ?各類區(qū)域圖及分類標(biāo)記情況圖 這是以根據(jù)每個個案計(jì)算出的判別分?jǐn)?shù)為坐標(biāo)，以典則判別函數(shù) 1為橫軸，以典則判別函數(shù) 2為縱軸，所繪出的散點(diǎn)圖?？梢钥闯?，在圖中分出了 1， 2， 3三個區(qū)域，在圖中也標(biāo)出了各類的中心（其中心用“ *”表示）。 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 判別分析 ?分類結(jié)果矩陣 對角線顯示的為準(zhǔn)確預(yù)測的個數(shù)，其余為錯誤預(yù)測的個數(shù)。從該表可以看出，已經(jīng)分的 19個個案正確分類 17個，錯誤分類 2個。正確率還是比較高的。根據(jù)這 19個個案為先驗(yàn)數(shù)據(jù)，將待分類的 4個個案分別分入 1， 2， 3類的分別有 1， 1，2個。 c 預(yù)測組成員 合計(jì) 健康 硬化病 冠心病 初始 計(jì)數(shù) 健康 9 0 0 9 硬化病 0 5 1 6 冠心病 1 0 3 4 未分組的案例 1 1 2 4 % 健康 .0 .0 硬化病 .0 冠心病 .0 未分組的案例 a. 已對初始分組案例中的 % 個進(jìn)行了正確分類。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計(jì)分析實(shí)用教程 電子工業(yè)出版社 46 判別分析 ?分類保存結(jié)果圖 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 The End
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