判别分析法预测

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基于距离判别分析法的边坡稳定性预测模型及应用

基于距离判别分析法的边坡稳定性预测模型及应用
第 8 第 3期 卷 2010年 6月
J un lo trR s u c s a d Ar htcu o r a fWae e o r e n ci t e r
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水 利 与建 筑 工程 学报

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J n ., 0 u 20 1
V1 o3 o. N . 8
Dit n e Dic i i a i n a y i e h d s c s rm n to An l ss M t o a
GAO o P n ,YAN . h n Gu . e g Ke z e 2
(. r nie i o , d ,C iaR i a r ueuGopC m ay hnd ,S ha 10 1 h a 13dE gnen C . rg . hn al y2 dB r r o p n ,C eg u i u n60 3 ,C i ; w i a u c n 2 C lg il n i en ,H ’a nv sy hnsa u nn4 08 ,C i ) . oeeo v gn r g u nnU i rt,C agh ,H ’ a 102 h n l fC iE e 一 种 统 计 分 析 方 法 , 在 已 知 研 究 对 象 是
0 引

分成若 干类 型( 或组别 ) 已取得 各种 类 型的一 批 已知样 品 并
基 于距 离判 别 分 析 法 的边 坡 稳 定 性 预 测 模 型 及 应 用
高 国朋 , 颜可珍
(. 1 中铁 二 局 第 三 工 程 有 限 公 司 ,四川 成 都 603 ; . 南 大 学 土 木 工 程 学 院 , 南 长 沙 4 08 ) 10 1 2 湖 湖 10 2
摘 要 :目前边坡稳定性评价 的诸 多方法或存在预测不 准或 缺乏成熟 的理 论依据 。基 于马 氏距 离判 别 分析理论 , 据影响边坡稳定性 的重要 因素 , 根 选用重度 、 内摩擦 角、 聚力 、 粘 边坡 角、 坡 高度、 隙水 压 边 孔

判别分析在预测2型糖尿病患者发生脑梗死风险中的应用

判别分析在预测2型糖尿病患者发生脑梗死风险中的应用

c l a s s - A h o s p i t a l i n Wu x i f r o m 2 0 0 8 t o 2 0 0 9 w e r e c l a s s i i f e d i n t o l a c u n a r i n f a r c t i o n g r o u p( n=4 7 )a n d w i t h o u t l a c u n a r i n — f a r c t i o n g r o u p( n= 4 2 )a c c o r d i n g t o n e u r o c r a n i a l MR I e x a mi n a t i o n r e s u l t s .P e r t i n e n t i n d e x e s o f t w o g r o u p s w e r e c o m—
于长春 , 吴 文君
[ 摘 要] 目的 探讨 运用 判别 险 的 可 行 性 。 方 法 选 择 无 锡 市 某 三 级
甲等 医 院 2 0 0 8 -2 0 0 9年 收治 的 2型 糖 尿 病 8 9例 , 按 照 头颅 MR I 检 查 结 果 分 为腔 隙性 脑 梗 死 组 4 7例 和 无 腔 隙性 脑 梗 死组 4 2例 。对 两组 的 相 关 指 标 进 行 比较 , 将差异有统计 学意义的指标用来建立判 别函数模型 , 对 两 组 发 生 脑 梗 死 的 风 险 进 行 预 测 。结 果 两 组 年 龄 、 糖尿病病程 、 高血压病史 、 颈 动 脉 粥样 硬 化 斑 块 和颈 动 脉 内膜 中层 厚 度 ( C I M T ) 比较 差异有统计学意义 ( P< 0 . 0 5 , P< 0 . 0 1 ) 。进 入 最 终 判 别 模 型 的指 标 有 3个 : 年龄 、 颈动脉粥样 硬化斑块 、 C I MT 。所 建

统计学中的判别分析

统计学中的判别分析

统计学中的判别分析判别分析是统计学中一种常见的分析方法,旨在通过将样本数据归类到一个或多个已知的类别中,来识别和描述不同类别之间的差异。

它在很多领域中都有广泛的应用,例如医学、市场调研、金融等。

本文将介绍判别分析的基本原理、常见的判别分析方法以及其在实际应用中的一些例子。

一、判别分析的原理判别分析的目标是构建一个判别函数,通过输入变量的值来判别或预测样本所属的类别。

它的核心思想是通过最大化类别间的差异和最小化类别内部的差异,来建立一个有效的分类模型。

判别分析的基本原理可以用以下步骤来描述:1. 收集样本数据,包括已知类别的样本和它们的属性值。

2. 对每个样本计算各个属性的平均值和方差。

3. 计算类别内部散布矩阵和类别间散布矩阵。

4. 根据散布矩阵计算特征值和特征向量。

5. 选择最具判别能力的特征值和特征向量作为判别函数的基础。

二、判别分析的方法判别分析有多种方法可以选择,常见的包括线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,简称LDA)和二次判别分析(Quadratic Discriminant Analysis,简称QDA)。

1. 线性判别分析(LDA)线性判别分析假设每个类别的样本数据满足多元正态分布,并且各个类别的协方差矩阵相等。

它通过计算最佳投影方向,将多维属性值降低到一维或两维来实现分类。

LDA在分类问题中被广泛应用,并且在特征选择和降维方面也有一定的效果。

2. 二次判别分析(QDA)二次判别分析不同于LDA,它允许每个类别具有不同的协方差矩阵。

QDA通常适用于样本数据的协方差矩阵不相等或不满足多元正态分布的情况。

与LDA相比,QDA在处理非线性问题时可能更有优势。

三、判别分析的应用实例判别分析在多个领域中都有广泛的应用,下面列举了一些实际的例子。

1. 医学领域在医学中,判别分析可以帮助诊断疾病或判断病情。

例如,可以利用病人的临床数据(如血压、血糖等指标)进行判别分析,来预测是否患有某种疾病,或者判断疾病的严重程度。

简述预测的概念及其种类

简述预测的概念及其种类

简述预测的概念及其种类预测是根据已有的信息和数据,对未来可能发生的情况、趋势或结果进行估计和预测的过程。

预测通常基于历史数据、统计分析、模型建立和推断等方法。

预测可以分为多种类型,以下是其中几种常见的预测类型:1.时间序列预测:时间序列预测是对时间序列数据中未来观测值进行预测。

它通过分析和建模过去的数据模式、趋势和季节性等特征来估计未来的变化。

常用的时间序列预测方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。

2.回归分析:回归分析用于探索变量之间的关系,并根据这些关系进行预测。

它通过拟合一个数学模型来预测一个或多个因变量的值,基于已知的自变量的值。

回归分析可以通过线性回归、多项式回归和逻辑回归等方法进行。

3.机器学习预测:机器学习预测是利用机器学习算法和模型进行预测。

它根据输入的训练数据学习模式,并利用学到的模型对未知数据进行预测。

机器学习预测包括分类、回归、聚类和深度学习等方法。

4.判别分析:判别分析是根据样本的特征信息,将样本分到已知类别中的预测方法。

通过分析样本的属性特征,构建一个判定准则,从而将未知样本分配到预定义类别中。

常见的判别分析方法包括线性判别分析和支持向量机等。

5.场景分析和情景模拟:场景分析预测将未来发展分解为多个可能发生的情景或场景,进行不同情景下的预测和评估。

情景模拟则是在特定情景下进行模型模拟和预测,以评估不同决策方案或政策对未来的影响。

这些预测类型根据不同的数据特点、问题类型和预测目标选择合适的方法。

预测方法应该根据具体问题的需求和数据的特性进行选择和应用,以提供准确、可靠的预测结果。

用判别分析法预测早稻穗瘟流行程度的研究

用判别分析法预测早稻穗瘟流行程度的研究

为 4月 中 旬 至 5月 上 旬 降 水 强 度 , 降 水 量 与 降 水 日数 的 比 值 ( m d , 即 m / )
0.2 依 照 Y的分 类 , x 、 x 相应 的样 本 也 分 为 2类 , 见 表 1 2 50 将 l ] 详 。
善 g 暑 嚣
' £ 11 病 } 马 器 . r9 -化
L: i = ∑ ( i 葺 。) XA一 葺 . XA一 A (j ^ )+ ∑ ( i 萱 I) ( i x1) ij x B一 B ‘x B— B , , =1 2 … , ; , , n
=  ̄
fL , i ,,- n /, =12 ,
当 值 越 大 时 , 选 因 子 x 的 判 别 效 果 越 好 。 因此 筛 选 了 3个 值 较 大 的 待 选 因 子 为判 待 . 别 因 子 , :1 4月 中旬 至 下 旬 的 降 水 量 ( m) l 5 x 即 x为 m , =0 2 75;2为 4月 中 旬 至 下 旬 降 水 日数 ( ) =0 2 11 d , .5
L1 l= 6 96. 2 , 2= l= 1 9 2 3 6; 61 31 1 Ll 94 5
L 3=k】 0 0 11 】 :2 3 5. 1 , 3=
=9 5 9 3; 7. 8
:8 0 k3 1 0. 3 5 4 18, = 5 0 3 0
于 1 5时 为 5级 ( 发 生 ) 根 据 多 年 的 调 查 观 察 , 般 在 早 稻 穗 瘟 中 等 及 中 等 以 上 流 行 的 年 大 。 一
份 , 防 治 的 田块 占 2 % 3 % 以 上 , 防 治 上 应 采 取 主 动 出击 的 策 略 , 遍 防治 1—2次 。而 需 0 0 在 普 在 中 等 以 下 流 行 的 年 份 , 防 治 的 田块 约 在 1 % 以下 , 根 据 不 同 的 水 稻 苗 情 、 同 的 天 气 情 需 0 应 不 况 等 区 别对 待 , 重 点 对 象 田 的 防治 。 因 此 本 文 将 早 稻 穗 瘟 流 行 程 度 ( )<3级 的 年 份 划 为 A 抓 y 类 ( 轻 发 生 ) 流 行 程 度 () 偏 , Y ≥3级 的 年 份 划 为 B类 ( 重 发 生 ) 偏 。

判别分析方法及其应用效果评估

判别分析方法及其应用效果评估

判别分析方法及其应用效果评估判别分析方法是一种常用的统计分析方法,用于确定分类系统中哪些变量最能有效地区分不同的组别。

它基于一组预测变量(或称为自变量)的输入值,以及一组已知类别(或称为因变量)的输出值,通过构建分类模型来判断新样本属于哪个组别。

本文将介绍判别分析方法的基本原理、常见的判别分析方法及其应用效果评估。

## 一、判别分析方法的基本原理判别分析方法基于贝叶斯决策理论,旨在通过最小化错判率来实现最优分类。

假设有K个已知的类别,以及p个预测变量。

判别分析方法假设预测变量满足多元正态分布,并利用已知类别的样本数据估计每个类别的均值向量和协方差矩阵。

根据这些参数,可以建立判别函数来判断新样本的分类。

判别函数的形式根据具体的判别分析方法而定。

常见的判别分析方法有线性判别分析(LDA)、二次判别分析(QDA)和最近邻判别分析(KNN)等。

这些方法使用不同的数学模型和算法来构建判别函数,具有不同的优势和适用范围。

## 二、常见的判别分析方法及其特点### 1. 线性判别分析(LDA)线性判别分析是一种最常用的判别分析方法。

它假设各类别的协方差矩阵相等,即样本来自同一多元正态分布。

LDA通过计算类别间散布矩阵和类别内散布矩阵的比值来确定最优的判别函数。

LDA的优点是计算简单、效果稳定,并且不受样本数量和维度的限制。

然而,它对样本的分布假设要求较高,如果样本不满足多元正态分布,LDA可能会出现较大偏差。

### 2. 二次判别分析(QDA)二次判别分析是一种放宽了协方差矩阵相等假设的判别分析方法。

QDA假设每个类别的协方差矩阵各不相同,通过计算类别间散布矩阵和类别内散布矩阵的比值来确定最优的判别函数。

相比于LDA,QDA更加灵活,可以适应更加复杂的数据分布。

然而,由于需要估计更多的参数,QDA的计算复杂度较高,并且对样本数量和维度的要求较高。

### 3. 最近邻判别分析(KNN)最近邻判别分析是一种基于样本距离的判别分析方法。

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"。

Fisher多类判别分析法在期货价格预测中的应用

Fisher多类判别分析法在期货价格预测中的应用

判 别分 析要 解 决 的 问题 是 已知 某 事 物 有 几 个 类 型 . 在 现
从各个类型中各取一 个样本 , 这些样本设计 出一套标准 , 由 使 得 从 这 种 事 物 中任 取 一 个 样 本 , 以按 照这 套 标 准 , 别 可 判
它 所属 的类 型 。利 用 判 别 分 析 , 以根 据 以前 出现 某 种 事 件 可 的 先 验 资 料 信 息 . 析 现 在 出现 的 资 料 数 据 , 判 断 事件 出 分 来
n 个 样 品 , 计 n n 个 样 品 。即从 第 g 取 了 n 个 样 品 , 。 共 = 。 类
ii I =
按 照 组 内差 异 最 小 ,组 间 差 异 最 大 同 时 兼 顾 的 原则 , 也
g l , , 第 g类 的 第 i 样 品 , 向 量 : = , … G, 2 个 用
本文尽可能全面地考虑期货市场上的交易数据选择七个指标来描述样本对上海期货交易所三月铜的交易数据进行分析利用判别分析中的fisher多类判别模型得到了判别函数进而根据预测结果对实际运作的影响提出了预测判别准则在期货价格趋势的短期预测中加以应用实例验证了该方法的有效性
维普资讯

() 4
s , ≤p 对应 的特 征 向量 为: 1 2 V1 中:j( , , v V, , V …,s其 , V=v …, ≈
j 1 , , = ,… S 2 1 这 样 就有 个判 别 函数 : : T y W x j1 , s ,: , …, 2


,…


x ( )=
g : 1i = I
∑∑

VV =

l = 1 i
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一、费歇准则准则与准则下的两类判别线性模型
考虑指标与p个自变量有关的两类判别:设指标y按 其取值范围只分为A、B两类,对A、B两类分别有 nA,nB个样品数据。 Fisher提出,建立p个因子的一个线性判别函数
y c1 x1 c2 x2 c p x p c j x j
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R0 所谓Fisher判别 法,是一种先投 影,后用距离判 别的方法。
寻找一个方向,也就是 图上的虚线方向,沿着 这个方向朝和这个虚线 垂直的一条直线进行投 影会使得这两类分得最 清楚。 可以看出,如果向其他 方向投影,判别效果不 会比这个好。
R = c1x1 + c2x2
1
1/ 2
为p维空间上点xi,xj之间的广义(统计)距离,亦称
马氏距离
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特别地,当
diag ( , ,..., )
2 1 2 2 2 p
1 2 MD( xi , x j ) 2 ( xi x j ) k 1 k
p
1/ 2
p
于是,可得线性判别函数为:
y c1 x1 c2 x2 c p x p c j x j
j 1
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三、确定临界值及对新样品作出判别
当判别函数求出后,可进一步求得: 类平均值
p
y ( A) c j x j ( A)
j 1
y ( B) c j x j ( B)
用适当的数学方法从多 个变量中提出有关判别 分类的有效信息,综合 成一个像单变量那样好 用的判别标准。
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判别分析法所要解决的问题是对样品的分类 ,其特点为:在已知研究对象的条件下,确 定未知对象属于已知分类中的哪一类。 在包括矿床预测在内的各类地质研究中,经 常遇到这类问题。 判别分析中的“类比法”思想与传统地质学 中所用类别法的不同: ①定量;②综合考虑多种因素或标志;③以 某种最优化准则作分类基础
第九讲
判别分析法预测 (Discriminant Analysis)
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陈志军 LOGO
主要内容
第一节 引言 第二节 费歇两组判别 第三节 贝叶斯多组判别 和逐步判别的基本概念
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第一节 引言
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x11 x 21 ... xm1 x12 x22 ... xm 2 ... ... ... ... x1 p x2 p ... xmp m p
Y 未知 ? y11 y12 y y22 21 ... ... ym1 ym 2
x11 x 21 ... xn1 x12 x22 ... xn 2 ... ... ... ... x1 p x2 p ... xnp n p
因变量:矿床值(矿化强 度优劣、矿床储量)
已知含矿单元
对实际问 题进行多 元统计的 建模过程
已知无矿单元
d j x j ( A) x j ( B)
为消除因子量纲的影响,通常在求得判别系数后, 可将其标准化后再检验
cj* = cj/sj
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马氏距离(Mahalanobis马哈拉诺比斯距离)
设xi,xj是服从均值为μ,协方差为Σ > 0的 总体Xpx1抽取的样品,则称
( xi x j )T ( xi x j ) MD( xi , x j )
预处理 特征提取 训练(学习)桔子 Nhomakorabea橙子
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这是一个学习和预测的过程。
回归分析——定量预报
判别分析——定性预报
模式识别
在许多自然科学和社会科学问题的研究 中,我们所关心的不是样品的某一指标 数值的多少,而是其类别、归属。
生物学:各类性状→物种类别 医学:各类症状→SAS、猪流感 地质学:岩石分类、地层时代、断层性质、有矿无 矿预测 气象学:天气预报是晴、阴、雨?
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-4
-3 -2
-1
0
1
2
3
-4
-2
0
2
4
6
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x2 ↑ 闪长玢岩出露面积比
80 70 60 50 40 30 20 10
-1
训练样本
有矿否?
0 1
0
1
0
0
-1
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
→x1
A总体,有矿 B总体,无矿
磁异常指数对数值
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c1 c 2 C c p
nA
=L-1D
其中, L 11 l 21 L ... Lp1
nB
L12 L22 ... Lp 2
d1 ... L1 p d ... L2 p 2 D ... ... ... Lpp d p
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四、判别效果的分析和检验
所建立的判别函数是否有实际意义,判别效果有无 实用价值,准确度如何,同样需用作检验分析。
(1)总体差异的显著性检验 判别分析中,首先要求假定两类样品来自有显著差 异、可区别的总体,两总体的均值应有显著差异。 (2)各因子(判别变量)的重要性检验 可以通过其两类样本均值之差来衡量
j 1
p
于是,判别临界值
nA y ( A) nB y ( B) nA nB y0 y ( A) y ( B) nA n B nA n B nA n B
可进一步可导出
y0 c j x j
j 1
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p
将新样品的各变量观测值代入判别函数, 求得相应的函数值y(判别得分)
k 1 k 1 nA nB
达到最大
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二、两类判别函数的参数估计
I是y的函数,也是cj的函数。 根据极值原理,I取极大值的条件是 I对系数cj的偏导数为0,即:
I 0 c j
等价于:
(j=1,2,3,…,p)
H 1 G c j I c j
(因为 lnI = lnG – lnH)
j 1
p
其中判别系数cj(j=1,2,..,p)的选择应使得y值满足: (1)A类与B类这两类点群尽可能地远离, 即两类点群重心间距离尽可能达到最大; (2)同一类的样品点尽可能集中。 [(1)(2)两点统称为Fisher准则]
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组间离差平方和(尽可能大)
G [ y ( A) y ( B)]
误判率(A) =
nerr ( A) 100% nA
nerr ( B) 误判率(B) = 100% nB
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实 例
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基于GIS技术的矿产资源评价分析系统
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GIS技术支持下单元划分
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GIS技术支持下控制区确定、变量取值与处理
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在对地质对象的类型研究中,有两大类方法。 一类是聚类分析(或称点群分析,群分析) 另一类就是判别分析。
判别分析的主要思想是用统计方法将 待判的未知样品与已知类型的样品进 行(定量)类比,以确定待判样品应 归属于其中哪一类。
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全碱-硅图解(TAS)
177
192
各单元变量取 值与处理
控制区
对各单元 进行编号
17 1 2 3 4 5 6
32 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
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①确定目标→设置指标变量→收集数据→
自变量:各种控矿地质 因素或找矿标志 控制区(模型区)单元 X (x1 , x 2 ,..., x p )
Y已知 (y1 , y 2 ,..., y q ) y11 y 21 ... yn1 y12 y22 ... yn 2 ... ... ... ... y1q y2 q ... ynq nq
②建立模型→估算模型参数 →模型检验与修改(包括:a.模型地质意义检验;b.统计上的假设检验和)→ 预测区单元 X
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第二节 费歇两组判别
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费歇判别的基本思想
费歇判别思想是投影,使多维问题简化为一 维问题来处理。 选择一个适当的投影轴,使所有的样品点都投 影到这个轴上得到一个投影值。对这个投影 轴的方向的要求是:使每一类内的投影值所 形成的类内离差尽可能小,而不同类间的投 影值所形成的类间离差尽可能大。
x2 闪长玢岩出露面积比 ↑ 80
70 60 50 40 30 20 10 0 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 A B
3.5
磁异常指数 对数值 →x1
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判别分析特点:定量类比、定性预报
判别分析也是一种类比法,它是从定量角度,综合 考虑多种地质变量或标志,按照某种最优化判别准 则作为分类基础,来进行分析的。其判别准则分为 两类: 费歇准则(R.A.Fish,1936)和贝叶斯准则。
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最简单的情形下,单就 一个变量的值就可区分 不同的类别。 但是,通常情况下,一 个变量往往难于区分不 同的分类,只有利用多 个变量,才能比较全面 从各个不同的角度刻画 个母体间的差异。
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