判别分析的SPSS操作
spss教程_13-1(判别分析)
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判别分析
分类： 1、按判别的组数来分，有两组判别分析和多 组判别分析 2、按区分不同总体所用的数学模型来分，有 线性判别和非线性判别 3、按判别对所处理的变量方法不同有逐步判 别、序贯判别。 4、按判别准则来分，有费歇尔判别准则、贝 叶斯判别准则
判别分析
判别分析和前面的聚类分析有什么不同呢？ 主要不同点就是，在聚类分析中一般人们事 先并不知道或一定要明确应该分成几类，完 全根据数据来确定。 而在判别分析中，至少有一个已经明确知道 类别的“训练样本”，利用这个数据，就可 以建立判别准则，并通过预测变量来为未知 类别的观测值进行判别了。
费歇尔判别法
费歇尔判别方法是历史上最早提出的判别方 法之一，也叫线性判别法 费歇尔判别的思想是通过将多维数据投影到 某个方向上，投影的原则是将类与类之间尽 可能的分开，然后再选择合适的判别准则， 将待判的样本进行分类判别。
费歇尔判别法
一、判别原理 设有k个总体G1,G2,…,Gk,每类中含有样本数 分别为n1,n2,…,nk 假定所建立的判别函数为
ax ax (k ) ax ax (l )
则x属于第k组
逐步判别分析
一、逐步判别原理 逐步判别分析从模型没有变量开始，每一步 都对模型进行检验，把模型外对模型的判别 力贡献最大的变量加到模型中，同时考虑已 经在模型中但又不符合留在模型中条件的变 量从模型中剔除。
2024版SPSS判别分析方法案例分析
01 查看判别分析的结果输出，包括判别函数系数、 结构矩阵、分类结果等。
02 根据输出结果，解读判别分析的结果，如判别函 数的贡献、分类准确率等。
03 结合专业知识和实际背景，对结果进行合理解释 和讨论。
05
案例分析：某公司客户流失预测 模型构建
案例背景及问题描述
01
某大型电信公司面临客户流失问题，需要构建客户流失
04
SPSS判别分析操作过程
导入数据并建立数据集
1
打开SPSS软件，选择“文件”->“打开”>“数据”，导入需要分析的数据文件。
2
在数据视图中检查数据的完整性和准确性，确保 数据质量。
3
根据需要，对数据进行预处理，如缺失值处理、 异常值处理等。
选择合适的判别分析方法
根据研究目的和数据特点，选择合适 的判别分析方法，如线性判别分析、 二次判别分析等。
决策树与随机森林
基于贝叶斯定理和多元正态分 布假设，通过最大化类间差异 和最小化类内差异来建立线性 判别函数。适用于正态分布且 各类别协方差矩阵相等的情况。
放宽了LDA的假设条件，允许各 类别具有不同的协方差矩阵。 通过构建二次判别函数进行分 类。适用于更一般的数据分布 情况。
基于距离度量的方法，将新样 本分配给与其最近的K个已知样 本中最多的类别。适用于多类 别、非线性可分问题。
数据变换与标准化
数据变换
根据分析需求，对数据进行适当的变换，如对数变换、平 方根变换等，以改善数据的分布形态或满足分析要求。
数据标准化
对数据进行标准化处理，消除量纲和数量级的影响，使不 同变量具有可比性。常用的标准化方法包括Z分数标准化、 最小最大标准化等。
数据离散化
SPSS统计分析第八章聚类分析与判别分析
SPSS统计分析第八章聚类分析与判别分析聚类分析与判别分析是SPSS统计分析中非常重要的两个方法。
聚类分析是寻找数据之间的相似性，将相似的数据划分为一个簇，从而实现对数据的归类和分组。
判别分析则是寻找数据之间的差异性，帮助我们理解不同因素对于数据的影响程度，从而实现对数据的分类预测。
首先，我们来介绍聚类分析。
聚类分析是根据数据之间的相似性进行归类的一种方法，通过度量数据之间的相似性，将相似的数据归为一类。
它在寻找数据内在组织结构和特点上具有很大的作用。
在SPSS中进行聚类分析的步骤如下：1.载入数据集：在SPSS软件中，选择"文件"->"打开"->"数据"，选择需要进行聚类分析的数据集。
2.选择聚类变量：在"分析"->"分类"->"聚类"中，选择需要进行聚类分析的变量。
可以选择一个或多个变量作为聚类变量，决定了聚类的维度。
3.设置聚类参数：在设置参数的对话框中，可以选择使用不同的距离测度和聚类算法。
距离测度可以选择欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等，而聚类算法可以选择层次聚类、K均值聚类等。
根据具体的数据特点，选择合适的参数。
4.进行聚类分析：点击"确定"按钮，SPSS会自动进行聚类分析，并生成聚类的结果。
聚类结果可以通过树状图、散点图等形式展示，便于我们对数据的理解和分析。
接下来，我们来介绍判别分析。
判别分析是一种通过建立数学模型，根据不同的预测变量对数据进行分类和预测的方法。
判别分析可以帮助我们理解不同因素对于数据分类的重要性，从而进行有针对性的分析和预测。
在SPSS中进行判别分析的步骤如下：1.载入数据集：同样，在SPSS软件中，选择"文件"->"打开"->"数据"，选择需要进行判别分析的数据集。
判别分析的SPSS实现
●Smallest F ratio.使任何两类间的最小的F值最大化 法.
●Rao' V 使 RaoV统计量最大化.可以对一个要加入到 模型中的变量的V值指定一个最小增量.选择此种方 法后,应该在该项下面的"V to dntce'"后的矩形框中输 这个增量的指定值.
②选择逐步判别停止的判据
选择逐步判别停止的判据在criteria组的矩形框中进 行.可供选择的判据有：
Indepents对话框
数据变量 输入框
数据判别分析
完成前面四步骤的操作即可使用各种系统默认值对工作数据 集的数据进行判别分析了.可以使用的方法有两种： 1直接运行：在主对话框中按用鼠标单击"Ok"按钮
2生成SPSS命令程序后再运行：在主对话框中按"Paste"按钮, 激活"Syntax"窗,在该窗中按"Run"按钮执行该语句窗中的程 序.
运行带有选择项的判别分析过程
运行Descriminant过程有两种方法： 1在主对话框中按"Ok"按钮,直接运行Descriminant过程. 2 在 主 对 话 框 中 按 "Paste" 按 钮 , 将 以 上 操 作 结 果 转 换 成 Descriminant过程的命令程序,显示在"Syntax"窗中.
5缺失值处理方式 在classification子对话框的最下面有一
个选择项,用以选择对缺失值的处理方法.
Replace missing value with mean用 该变量的均值代替缺失值.该选择项前面 的小矩形框中出现"x"时表示选定所示的 处理方法. 以上五项都给予了确定的选择 后,单击"continue"按钮,返回主对话框.
判别分析的一般步骤和SPSS实现
判别分析的一般步骤和SPSS实现判别分析是一种统计学方法，用于确定一组预测变量对于区分不同组别的目标变量的重要性。
它可以帮助我们理解和解释数据，以及预测未来的观察结果。
下面将介绍判别分析的一般步骤和如何使用SPSS软件来实现。
步骤一：数据收集和准备首先，收集需要的数据，并进行数据清洗和整理。
确保数据的完整性和准确性。
此外，还需要对数据进行标准化，以消除不同变量之间的度量单位差异。
步骤二：设定模型确定分析的目标变量和预测变量。
目标变量是我们想要预测或解释的变量，而预测变量则是用来预测目标变量的变量。
根据实际情况，选择适当的判别分析方法，如线性判别分析或二次判别分析。
步骤三：进行判别函数的计算计算出判别函数，用于将样本分成不同的组别。
判别函数是由预测变量的加权和组成的。
对于线性判别分析，判别函数的形式为：D = a1X1 + a2X2 + ... + anXn + c其中，D是判别分数，X是预测变量，a是权重，n是预测变量的数量，c是常数。
通过计算判别函数，可以根据判别分数将样本分到不同的组别。
步骤四：进行判别分析的检验判别分析的检验包括Wilks' Lambda检验和方差分析。
Wilks' Lambda检验用于检验判别函数是否统计显著，以判断预测变量的组合是否能够显著解释目标变量的变异性。
方差分析用于检验各个预测变量在不同组别之间的差异是否显著。
步骤五：解释和评估结果在判别分析的最后一步，需要对结果进行解释和评估。
根据判别分析的结果，可以判断哪些预测变量对于区分不同组别的目标变量最为重要。
此外，还可以对模型的准确性进行评估，比如使用十折交叉验证等方法。
使用SPSS软件进行判别分析的步骤如下：步骤一：导入数据首先，在SPSS软件中打开数据文件或导入数据。
确保数据的格式正确，包括变量类型、缺失值处理等。
步骤二：设定模型在SPSS中，选择"分析"菜单中的"分类"选项，然后选择"判别分析"。
判别分析的SPSS实现
判别分析的SPSS实现判别分析（Discriminant Analysis）是一种统计分析方法，用于识别和分类不同群体之间的差异。
它通过建立数学模型来寻找最佳判别函数，将样本划入事先定义好的不同类别中。
SPSS是一种流行的统计软件，可以用于进行多种数据分析，包括判别分析。
在SPSS中进行判别分析的步骤如下：1.导入数据：打开SPSS软件，并导入需要进行判别分析的数据集。
选择“文件”-“打开”-“数据”命令，找到数据文件并点击“打开”按钮。
2. 选择变量：从数据文件中选择需要用于判别的变量。
在数据视图中，点击变量名旁边的方框来选定变量。
可以按住Ctrl键并单击多个变量来进行选择。
3.运行判别分析：选择“分析”-“分类”-“判别分析”命令，打开判别分析对话框。
在对话框的“变量”选项卡中，将选择的变量移入“输入变量”框中。
如果有分类变量，可以选择将其移入“说明变量”框中。
4.设置判别函数模型：在对话框的“选项”选项卡中，可以设置判别分析的具体模型。
可以选择线性判别函数或二次判别函数，并设置解释变量和额外变量。
5.运行分析：点击对话框底部的“确定”按钮，运行判别分析。
SPSS将计算出最佳的判别函数，并用于分类和预测。
6.解释结果：判别分析完成后，可以查看结果并进行解释。
SPSS将输出各个变量的判别系数、判别函数结果、群体统计信息等。
可以根据这些结果来理解不同变量对分类的重要性。
7.进行预测：判别分析还可以用于对新样本进行分类和预测。
在对话框的“选项”选项卡中，选择“保存变量”选项，并指定一个新的变量名。
运行分析后，可以查看新变量的值，以得到新样本的分类结果。
8.检验结果：可以使用SPSS提供的各种统计方法来检验判别分析结果的显著性。
例如，可以进行方差分析来检验不同群体之间的差异性。
判别分析是一种有效的统计方法，可以用于各种不同的研究领域。
在SPSS中，通过简单的几个步骤就可以实现判别分析，并得到结果。
同时，SPSS还提供了丰富的数据可视化和结果解释功能，可以帮助用户更好地理解和解释判别分析的结果。
判别分析的SPSS操作
在“Method”选项组中选择进行逐步判别分析的方法，可供 选择的判别分析方法有5种：
1.Wilks’lambda Wilks’lambda方法。默认选项，每步 都是Wilk的概计量最小的进入判别函数。
2.Unexplained variance 不可解释方差方法。选择该项， 表示每步都是使各类不可解释的方差和最小变量进入判别函数。
对已知类别的样品判别分类
对已知类别的样品(通常称 为训练样品)用线性判别函 数进行判别归类，结果如 下表，全部判对。
(5)对判别效果作检验
判别分析是假设两组样品取自不同总体，如果两个总体的均值向量在统计上 差异不显著，作判别分析意义就不大：所谓判别效果的检验就是检验两个正态总体 的均值向量是否相等，取检验的统计量为：
1
《人类发展报告》中公布的。该报告建议，目前对人文发展的衡量应
当以人生的三大要素为重点，衡量人生三大要素的指示分别采用出生
时的预期寿命、成人识字率和实际人均GDP，将以上三个指示指标
的数值合成为一个复合指数，即为人文发展指数。资料来源UNDP
《人类发展报告》1995年。
2 今从1995年世界各国人文发展指数的排序中，选取高发展水平、中 等发展水平的国家各五个作为两组样品，另选四个国家作为待判样品 作判别分析。
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判别分析的SPSS 操作
§1. 基本原理
§2.实例分析
§1. 基本原理
判别分析的目的是得到体现分类的函数关系式，即判别 函数。基本思想是在已知观测对象的分类和特征变量值的前 提下，从中筛选出能提供较多信息的变量，并建立判别函数； 目标是使得到的判别函数在对观测量进行判别其所属类别时 的错判率最小。
Fisher’s 选择该项，表示可以用于对新样本进行判别分 类的fisher系数，对每一类给出一组系数，并给出该组中判别分数 最大的观测量。
SPSS-判别分析
判别分析的参数指标
1. 2. 3. 4. 5. 6.
判别系数(函数系数)---function 判别系数(函数系数)---function coefficient Bayes判别系数 Bayes判别系数 结构系数---structural 结构系数---structural coefficient 组重心---group 组重心---group centroid 方差百分比)---percent 判别指数 (方差百分比)---percent of variance 剩余判别指标---Wilks’ 剩余判别指标---Wilks’ Lambda
Territorial map 4. Display---Summary table, Casewise results， ， Leave-one-out classification
各组重心坐标值
Functions at Group Centroids Function GROUP 1 1 -2.178 2 1.867 Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means
利用Fisher判别函数计算出各观测值具体坐标后， 判别函数计算出各观测值具体坐标后， 利用 判别函数计算出各观测值具体坐标后 再计算出离各重心的距离， 再计算出离各重心的距离，则可得知分类情况
判别系数(函数系数) 判别系数(函数系数) ---function coefficient ---function
非标准化判别系数(unstandardized 非标准化判别系数(unstandardized discriminant coefficient) ---非标准化判别函数是用来计算判别值 ---非标准化判别函数是用来计算判别值 (discriminant score)的 score)的 标准化判别系数（standardized 标准化判别系数（standardized discriminant coefficient） coefficient）
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5.Rao's V Rao V统计量.选择该项,表示每步都使 统计量. 统计量 选择该项,表示每步都使Rao V统计量产生最大增量的变量进入判别函数,可以对一个要加 统计量产生最大增量的变量进入判别函数, 统计量产生最大增量的变量进入判别函数 入到模型中的变量的V值指定一个最小增量.选择该方法时需 入到模型中的变量的 值指定一个最小增量. 值指定一个最小增量 要在该项下面的" 要在该项下面的"V-to-enter"(输入 值)文本框中输入这个 (输入V值 增量的指定值,当某变量导致的V值增量大于指定值的变量进 增量的指定值,当某变量导致的 值增量大于指定值的变量进 入判别函数. 入判别函数. "Criteria"(准则 选项组用于选择逐步判别停止的判据,可 准则)选项组用于选择逐步判别停止的判据 准则 选项组用于选择逐步判别停止的判据, 供选择的判据包括以下几项: 供选择的判据包括以下几项:
对话框, 图1.1 "Discriminate Analysis"对话框, 对话框
Step2:选择分组变量和自变量 : 在变量列表中选择指定分组变量,单击右向箭头按钮, 在变量列表中选择指定分组变量,单击右向箭头按钮, 将其移动至右侧的" 将其移动至右侧的&分组)文本框中, (分组)文本框中, 并单击" 并单击"Define Range"(定义范围)按钮,出现图 所示 (定义范围)按钮,出现图1.2所示 的"Discriminant Analysis:Define Range"(判别分析定 : ( 义范围)对话框,在"Minimum"文本框中输入该分组变量 义范围)对话框, 文本框中输入该分组变量 的最小值, 的最小值,在"Maximum"文本框中输入该分组变量的最大 文本框中输入该分组变量的最大 单击" 按钮, 值,单击"Continue"按钮,返回主对话框. 按钮 返回主对话框.
图1.3 "Discriminant Analysis:Set Value" :
Step5:执行操作. :执行操作. 选择完毕后,单击" 按钮, 选择完毕后,单击"OK"按钮,执行判别分析操作. 按钮 执行判别分析操作.
§3. 选项设置
§3.1 Method选项 选项 选择" 方法进行判别分析时, 选择"Use stepwise method"方法进行判别分析时, 方法进行判别分析时 按钮, "Method"(方法)按钮将被激活,单击"Method"按钮,打开 (方法)按钮将被激活,单击" 按钮 "Discriminant Analysis:Stepwise Method"(判别分析:逐 : (判别分析: 步分析方法)对话框,如图1.4所示 步分析方法)对话框,如图 所示
代人判别函数: 代人判别函数:
得两组的判别函数分别为: 得两组的判别函数分别为:
将原各组样品进行回判结果如下一灯片表: 将原各组样品进行回判结果如下一灯片表: 待判样品判别结果如下: 待判样品判别结果如下:
3,利用距离判别法中例l的人文发展指数的数据作 ,利用距离判别法中例 的人文发展指数的数据作 Fisher判别分析: 判别分析: 判别分析 (1)建立判别函数 建立判别函数 利用前例计算的结果,可得 利用前例计算的结果,可得Fisher判别函数的系数 判别函数的系数
选项组中选择进行逐步判别分析的方法, 在"Method"选项组中选择进行逐步判别分析的方法,可供 选项组中选择进行逐步判别分析的方法 选择的判别分析方法有5种 选择的判别分析方法有 种: 1.Wilks'lambda Wilks'lambda方法.默认选项,每步都是 方法. 方法 默认选项, Wilk的概计量最小的进入判别函数. 的概计量最小的进入判别函数. 的概计量最小的进入判别函数 2.Unexplained variance 不可解释方差方法.选择该项, 不可解释方差方法.选择该项, 表示每步都是使各类不可解释的方差和最小变量进入判别函数. 表示每步都是使各类不可解释的方差和最小变量进入判别函数. 3.Mahalanobis'distance Mahalanobis距离方法.选择该 距离方法. 距离方法 表示每步都使靠的最近的两类间Mahalanobis距离最大的变 项,表示每步都使靠的最近的两类间 距离最大的变 量进入判别函数. 量进入判别函数. 4.Smallest F ratio最小 值方法.选择该项,表示每步都使 最小F值方法 最小 值方法.选择该项, 任何两类间的最小的F值最大变量进入判别函数 值最大变量进入判别函数. 任何两类间的最小的 值最大变量进入判别函数.
Step4:选择变量值标识. :选择变量值标识. 如果需要使用一部分个案参与判别函数的推导, 如果需要使用一部分个案参与判别函数的推导,而且有一个变 量的某个值可以作为这些观测量的标识,则用Select Variable功 量的某个值可以作为这些观测量的标识,则用 功 能进行选择.方法为在变量列表中选择变量,单击右向箭头按钮, 能进行选择.方法为在变量列表中选择变量,单击右向箭头按钮, 将其移动至" 将其移动至"Selection"(选择变量)文本框;然后单击 (选择变量)文本框; 文本框右侧的" 按钮, "Selection"文本框右侧的"Value"按钮,显示"Discriminant 文本框右侧的 按钮 显示" Analysis:Set Value"(判别分析:设定值)子对话框,如图 : (判别分析:设定值)子对话框, 1.3所示,输入选择变量的标识.单击"Continue"按钮,返回主 所示, 按钮, 所示 输入选择变量的标识.单击" 按钮 对话框. 对话框.
所以判别函数为
(2)计算判别临界值 0. 计算判别临界值y 计算判别临界值 由于
所以
(3)判别准则 判别准则
(4)对已知类别的样品判别归类 对已知类别的样品判别归类
上述回判结果表明:总的回代判对率为 %,这与统计资料 上述回判结果表明:总的回代判对率为100%,这与统计资料 %, 的结果相符,而且与前面用距离判别法的结果也一致. 的结果相符,而且与前面用距离判别法的结果也一致. (5)对判别效果作检验 对判别效果作检验 由于 检验水平下判别有效. 所以在 检验水平下判别有效. (6)待判样品判别结果如下:判别结果与实际情况吻合. 待判样品判别结果如下: 待判样品判别结果如下 判别结果与实际情况吻合.
判别分析的SPSS操作 操作 判别分析的
§1. 基本原理 §2. 基本操作 §3. 选项设置 §4. 实例分析
§1. 基本原理
判别分析的目的是得到体现分类的函数关系式, 判别分析的目的是得到体现分类的函数关系式,即判别 函数. 函数.基本思想是在已知观测对象的分类和特征变量值的前 提下,从中筛选出能提供较多信息的变量,并建立判别函数; 提下,从中筛选出能提供较多信息的变量,并建立判别函数; 目标是使得到的判别函数在对观测量进行判别其所属类别时 的错判率最小. 的错判率最小. 判别函数的一般形式是: 判别函数的一般形式是:Y = a1 x1 + a 2 x2 + + a n x n 其中, 为判别函数判别值; 其中,Y 为判别函数判别值;x1 , x 2 ,, x n 为反映研究对象 特征的变量; 特征的变量;1 , a 2 ,, a n 为各变量的系数,即判别系数. a 为各变量的系数,即判别系数. 常用的判别法有距离判别法, 判别法和Bayes判别法. 判别法. 常用的判别法有距离判别法,Fisher判别法和 判别法和 判别法
(5)对判别效果作检验 对判别效果作检验 判别分析是假设两组样品取自不同总体, 判别分析是假设两组样品取自不同总体,如果两个总体的均值 向量在统计上差异不显著,作判别分析意义就不大: 向量在统计上差异不显著,作判别分析意义就不大:所谓判别效果 的检验就是检验两个正态总体的均值向量是否相等, 的检验就是检验两个正态总体的均值向量是否相等,取检验的统计 量为: 量为:
图1.2 "Discriminate Analysis:Define Range"对 : 对 话框
在变量列表中选择判别分析的变量,单击右向箭头按钮, 在变量列表中选择判别分析的变量,单击右向箭头按钮, 将其移动至" 将其移动至"Independents"(自变量)列表框中. (自变量)列表框中. Step3:选择判别分析方法. :选择判别分析方法. 在主对话框中,自变量列表框下侧显示两个单选框, 在主对话框中,自变量列表框下侧显示两个单选框,用 于指定选择判别分析的方法. 于指定选择判别分析的方法. Enter independents together 默认选项.当认为所有自变 默认选项. 量都能对观测特性提供丰富的信息时,使用该选项, 量都能对观测特性提供丰富的信息时,使用该选项,选择该项 将不加uanz地使用所有自变量进行判别分析,建立全模型,且 地使用所有自变量进行判别分析, 将不加 地使用所有自变量进行判别分析 建立全模型, 不需要进一步选择. 不需要进一步选择. Use stepwise method 逐步分析方法.当认为不是所有自 逐步分析方法. 变量都能对观测量特性提供丰的信息时,选择该项, 变量都能对观测量特性提供丰的信息时,选择该项,因此需要 判别贡献的大小再进行选择.选中该单选按钮时, 判别贡献的大小再进行选择.选中该单选按钮时,"Method" 按钮被激活,可以进一步选择判别分析方法. 按钮被激活,可以进一步选择判别分析方法.
(2)计算样本协差阵,从而求出 计算样本协差阵, 计算样本协差阵
类似地
经计算
(3)求线性判别函数 求线性判别函数W(X) 求线性判别函数 解线性方程组 得