多元統(tǒng)計分析實驗報告-判別分析(參考版)
2024-08-16 05:54本頁面
【正文】 五、實驗總結(jié) 學(xué)生簽名： 年 月 日六、教師評語及成績 教師簽名： 年 月 日 16。 在交叉驗證中，每個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。*. 每個變量和任意判別式函數(shù)間最大的絕對相關(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至少一個缺失判別變量0用于輸出中31組的先驗概率Group先驗用于分析的案例未加權(quán)的已加權(quán)的1.33352.333133.33311合計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)測組成員合計123初始計數(shù)150052012113302911未分組的案例1012%1.0.02.03.0未分組的案例.0交叉驗證b計數(shù)150052110213303811%1.0.023.0a. 已對初始分組案例中的 % 個進(jìn)行了正確分類。特征值函數(shù)特征值方差的 %累積 %正則相關(guān)性1.9482.711a. 分析中使用了前 2 個典型判別式函數(shù)。將相對非奇異組的匯聚組內(nèi)協(xié)方差矩陣檢驗非奇異組。df136df2Sig..000對相等總體協(xié)方差矩陣的零假設(shè)進(jìn)行檢驗。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2合計31組統(tǒng)計量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x129x229x329x429x529x629x729x829組均值的均等性的檢驗Wilks 的 LambdaFdf1df2Sig.x1.275226.000x2.582226.001x3.497226.000x4.367226.000x5.33022
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