廈門大學(xué)應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)分析第04章_判別分析-展示頁
2025-05-08 05:37本頁面
【正文】 優(yōu)性質(zhì)，能把屬于不同類別的樣本點(diǎn)盡可能地區(qū)別開來。n 二、距離判別的思想及方法 兩個(gè)總體的距離判別問題n 問題：設(shè)有協(xié)方差矩陣 ∑相等的兩個(gè)總體 G1和 G2，其均值分別是 ?1和 ? 2，對(duì)于一個(gè)新的樣品 X，要判斷它來自哪個(gè)總體。本章僅介紹常用的幾種判別分析方法：距離判別法、 Fisher判別法、 Bayes判別法和逐步判別法。判斷分析按判別的總體數(shù)來區(qū)分，有兩個(gè)總體判別分析和多總體判別分析；按區(qū)分不同總體所用的數(shù)學(xué)模型來分，有線性判別和非線性判別；按判別時(shí)所處理的變量方法不同，有逐步判別和序貫判別等。我們希望利用這些數(shù)據(jù)，找出一種判別函數(shù)，使得這一函數(shù)具有某種最優(yōu)性質(zhì)，能把屬于不同類別的樣本點(diǎn)盡可能地區(qū)別開來，并對(duì)測(cè)得同樣 p項(xiàng)指標(biāo)（變量）數(shù)據(jù)的一個(gè)新樣本，能判定這個(gè)樣本歸屬于哪一類。這些問題都可以應(yīng)用判別分析方法予以解決?，F(xiàn)在想利用現(xiàn)有的這些資料找出一種方法，使得對(duì)于一個(gè)新的病人，當(dāng)測(cè)得這些癥狀指標(biāo)數(shù)據(jù)時(shí)，能夠判定其患有哪種病。第四章 判別分析第一節(jié) 引言 第二節(jié) 距離判別法 第三節(jié) 貝葉斯（ Bayes）判別法 第四節(jié) 費(fèi)歇（ Fisher）判別法 第五節(jié) 實(shí)例分析與計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn) 第一節(jié) 引言n 在我們的日常生活和工作實(shí)踐中，常常會(huì)遇到判別分析問題，即根據(jù)歷史上劃分類別的有關(guān)資料和某種最優(yōu)準(zhǔn)則，確定一種判別方法，判定一個(gè)新的樣本歸屬哪一類。例如，某醫(yī)院有部分患有肺炎、肝炎、冠心病、糖尿病等病人的資料，記錄了每個(gè)患者若干項(xiàng)癥狀指標(biāo)數(shù)據(jù)。又如，在天氣預(yù)報(bào)中，我們有一段較長(zhǎng)時(shí)間關(guān)于某地區(qū)每天氣象的記錄資料（晴陰雨、氣溫、氣壓、濕度等），現(xiàn)在想建立一種用連續(xù)五天的氣象資料來預(yù)報(bào)第六天是什么天氣的方法。n 把這類問題用數(shù)學(xué)語言來表達(dá)，可以敘述如下：設(shè)有 n個(gè)樣本，對(duì)每個(gè)樣本測(cè)得 p項(xiàng)指標(biāo)（變量）的數(shù)據(jù)，已知每個(gè)樣本屬于 k個(gè)類別（或總體） G1， G2， … ， Gk中的某一類，且它們的分布函數(shù)分別為 F1(x)， F2(x)， … ， Fk(x)。n 判別分析內(nèi)容很豐富，方法很多。判別分析可以從不同角度提出問題，因此有不同的判別準(zhǔn)則，如馬氏距離最小準(zhǔn)則、 Fisher準(zhǔn)則、平均損失最小準(zhǔn)則、最小平方準(zhǔn)則、最大似然準(zhǔn)則、最大概率準(zhǔn)則等等，按判別準(zhǔn)則的不同又提出多種判別方法。第二節(jié) 距離判別法一 馬氏距離的概念 二 距離判別的思想及方法 三
法律信息相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1