【正文】 非線性關(guān)系時，就需要用其他非線性模型對因變量進(jìn)行擬合，SPSS 19中提供了“非線性”過程，由于涉及的模型很多，且非線性回歸分析中參數(shù)的估計通常是通過迭代方法獲得的，而且對初始值的設(shè)置也有較高的要求，如果初始值選擇不合適，即使指定的模型函數(shù)非常準(zhǔn)確，也會導(dǎo)致迭代過程不收斂，或者只得到一個局部最優(yōu)值而不能得到整體最優(yōu)值。 根據(jù)因變量取值類別數(shù)量不同， Logistic回歸分析又分為二元 Logistic回歸分析和多元 Logistic回歸分析。 二元 Logistic回歸分析 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 26 （ 2）統(tǒng)計原理 ?logit變換 二元 Logistic回歸分析 ?Logistic回歸模型 l o g it ( ) l n ( / 1 )p p p??12l n ( , , , )1 kp g x x xp?? ? ? ? ???????Logistic回歸模型 0 1 1ln 1 kkp xxp ? ? ??? ? ? ? ??????0 1 10 1 1e x p ( )1 e x p ( )kkkkxxpxx? ? ?? ? ?? ? ??? ? ? ?SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 27 （ 3）統(tǒng)計檢驗 與線性回歸一樣，擬合時也要考慮模型是否合適、哪些變量該保留、擬合效果如何等問題。在Logistic回歸中常用的檢驗有 2對數(shù)似然檢驗（ 2 log（likelihood） , 2LL）、 Hosmer和 Lemeshow的擬合優(yōu)度檢驗、 Wald檢驗等。下表列出了 66家公司的部分運(yùn)營財務(wù)比率，其中 33家在 2年后破產(chǎn)（ Y = 0），另外 33家在同期保持償付能力（ Y = 1）。 二元 Logistic回歸分析 X1 X2 X3 Y X1 X2 X3 Y X1 X2 X3 Y X1 X2 X3 Y 0 43 1 0 1 0 47 16 1 0 1 1 0 4 1 0 1 0 35 1 0 1 0 1 0 1 0 1 98 0 1 1 0 33 1 129 0 1 0 1 4 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 2 1 0 59 1 0 1 0 1 38 0 1 0 7 1 0 1 2 0 1 0 7 2 1 0 1 4 0 1 1 280 0 1 0 0 4 1 1 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 29 第 1步 分析： 共有 3個自變量，均是定量數(shù)據(jù)類型，而因變量是定性的，取值有兩種狀態(tài)（ 0和 1），這是一個典型的可用二元 Logistic回歸解決的問題。 第 3步 二元 Logistic回歸分析設(shè)置： （設(shè)置過程詳見教材 p195197） 第 4步 主要結(jié)果及分析 ： ?數(shù)據(jù)的基本信息表 二元 Logistic回歸分析 未加權(quán)的案例 a N 百分比 選定案例 包括在分析中 66 缺失案例 0 .0 總計 66 未選定的案例 0 .0 總計 66 a. 如果權(quán)重有效，請參見分類表以獲得案例總數(shù)。 X1， X2和X3的相伴概率分別是， ，如果以 5%為置信的話，X1和 X2的系數(shù)通過了檢驗，即這兩個變量是顯著的。由于本例中只有一個自變量組且采取強(qiáng)行進(jìn)入法將所有變量納入模型，所以三種檢驗方法的結(jié)果是一致的，模型有顯著的統(tǒng)計意義。主要給出 2對數(shù)似然值的兩個決定系數(shù)，從數(shù)據(jù)上看，模型的擬合度不錯。 Snell R 方 Nagelkerke R 方 1 .727 .969 a. 因為參數(shù)估計的更改范圍小于 .001，所以估計在迭代次數(shù) 12 處終止。 表格從左到右依次表示變量及常數(shù)項的系數(shù)值（ B）、標(biāo)準(zhǔn)誤差（ .）、 Wald卡方值、自由度（ df）、相伴概率（ Sig.）、 Exp（ B）。 ?Logistic模型的參數(shù)擬合表 B , Wals df Sig. Exp (B) EXP(B)的 95% . 下限 上限 步驟 1a X1 .331 .301 1 .271 .772 X2 .181 .107 1 .091 .972 X3 1 .317 .008 常量 .877 1 .349 .000 a. 在步驟 1 中輸入的變量 : X1, X2, X3. SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 33 ?Logistic回歸模型 二元 Logistic回歸分析 1 2 3l n 0 . 3 3 1 0 . 1 8 1 5 . 0 8 7 1 0 . 1 5 31p X X Xp?? ? ? ? ??????1 2 31 2 3( )( )e1eX X XX X Xp? ? ?? ? ?? ?SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 34 The End SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 35 第九章 聚類和判別分析 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 36 主要內(nèi)容 聚類與判別分析概述 二階聚類 K均值聚類 系統(tǒng) 聚類 判別分析 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 37 聚類與判別分析概述 基本概念 (1) 聚類分析 聚類分析的基本思想是找出一些能夠度量樣本或指標(biāo)之間相似程度的統(tǒng)計量 ， 以這些統(tǒng)計量為劃分類型的依據(jù) ， 把一些相似程度較大的樣本 （ 或指標(biāo) ） 聚合為一類 ， 把另外一些彼此之間相似程度較大的樣本又聚合為一類 。 (2) 判別分析 判別分析是判別樣本所屬類型的一種統(tǒng)計方法 。 （ 公式見教材表 ） (2)順序變量的樣本間距離常用度量 常用的有 統(tǒng)計量 （ Chisquare measure） 和 統(tǒng)計量 （Phisquare measure） 。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 40 聚類與判別分析概述 說明： ? 聚類分析的目的是找到樣本中數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，因此應(yīng)注意所選擇的變量是否已經(jīng)能夠反應(yīng)所要聚類樣本的主要特點(diǎn)。如果一個樣本包含不同數(shù)量的變量，則應(yīng)先對變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，而后再進(jìn)行聚類。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 41 主要內(nèi)容 聚類與判別分析概述 二階聚類 K均值聚類 系統(tǒng) 聚類 判別分析 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 42 二階聚類 基本概念及統(tǒng)計原理 （ 1）基本概念 二階聚類（ TwoStep Cluster）（也稱為兩步聚類）是一個探索性的分析工具（），為揭示自然的分類或分組而設(shè)計，是數(shù)據(jù)集內(nèi)部的而不是外觀上的分類。該過程主要有以下幾個特點(diǎn)： ? 分類變量和連續(xù)變量均可以參與二階聚類分析； ? 該過程可以自動確定分類數(shù)； ? 可以高效率地分析大數(shù)據(jù)集； ? 用戶可以自己定制用于運(yùn)算的內(nèi)存容量。他在聚類過程中除了使用傳統(tǒng)的歐氏距離外，為了處理分類變量和連續(xù)變量，它用似然距離測度，它要求模型中的變量是獨(dú)立的，分類變量是多項式分布，連續(xù)變量是正態(tài)分布的。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 44 二階聚類 基本概念及統(tǒng)計原理 （ 3）分析步驟 第 1步 預(yù)聚類： 對每個觀測變量考察一遍，確定類中心。這個過程稱為構(gòu)建一個分類的特征樹（ CF）。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 45 二階聚類 SPSS實例分析 【 例 91】 某機(jī)構(gòu)為了調(diào)查學(xué)生性別和所學(xué)專業(yè)與畢業(yè)后初始工資的情況，調(diào)查抽取了 60個學(xué)生的數(shù)據(jù)，如表 （其中“性別” 1代表男性， 0代表女性；“學(xué)科” 1代表農(nóng)學(xué)， 2代表建筑， 3代表地質(zhì)， 4代表商務(wù)， 5代表林學(xué)， 6代表教育， 7代表工程， 8代表藝術(shù)），試根據(jù)樣本指標(biāo)進(jìn)行聚類分析。 第 2步 數(shù)據(jù)組織： 按表所示定義變量，輸入數(shù)據(jù)并保存。 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 47 二階聚類 第 4步 主要結(jié)果及分析： ?二階聚類的模型概要和聚類質(zhì)量情況 ?聚類個案情況圖 從中可以看出，此算法采用的是兩步（二階）聚類，共輸入 3個變量，將所有個案聚成 3類。 可以看出各類所占的比例情況 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 48 二階聚類 第 4步 主要結(jié)果及分析： 各個案所屬的分類號情況 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社 49 主要內(nèi)容 聚類與判別分析概述 二階聚類 K均值聚類 系統(tǒng) 聚類 判別分析 SPSS 19(中文版 )統(tǒng)計分析實用教程 電子工業(yè)出版社