判别分析 SPSS应用
判别分析实验报告 SPSS
一、实验目的及要求：1、目的用SPSS软件实现判别分析及其应用.2、内容及要求用SPSS对实验数据利用Fisher判别法和贝叶斯判别法，建立判别函数并判定宿州、广安等13个地级市分别属于哪个管理水平类型。
二、仪器用具：三、实验方法与步骤：准备工作：把实验所用数据从Word文档复制到Excel，并进一步导入到SPSS 数据文件中,同时，由于只有当被解释变量是属性变量而解释变量是度量变量时，判别分析才适用,所以将城市管理的7个效率指数变量的变量类型改为“数值（N)”,度量标准改为“度量（S）”，以备接下来的分析。
四、实验结果与数据处理：表1 组均值的均等性的检验Wilks 的 Lambda F df1 df2 Sig.综合效率标准指数.582 23.022 2 64 .000 经济效率标准指数。
406 46.903 2 64 .000 结构效率标准指数.954 1。
560 2 64 .218 社会效率标准指数.796 8。
225 2 64 。
001 人员效率标准指数。
342 61。
645 2 64 。
000 发展效率标准指数。
308 71。
850 2 64 .000 环境效率标准指数。
913 3.054 2 64 .054表1是对各组均值是否相等的检验，由该表可以看出，在0。
05的显著性水平上我们不能拒绝结构效率标准指数和环境效率标准指数在三组的均值相等的假设，即认为除了结构效率标准指数和环境效率标准指数外，其余五个标准指数在三组的均值是有显著差异的。
表2 对数行列式group 秩对数行列式1 6 —33.4102 6 -33.1773 6 —40。
584汇聚的组内 6 -32.308 打印的行列式的秩和自然对数是组协方差矩阵的秩和自然对数。
表3 检验结果箱的 M 140.196F 近似。
2。
498df1 42df2 1990.001Sig. .000 对相等总体协方差矩阵的零假设进行检验。
以上是对各组协方差矩阵是否相等的Box’M检验,表2反映协方差矩阵的秩和行列式的对数值。
EXCEL和SPSS在回归分析正交试验设计和判别分析中的应用
EXCEL和SPSS在回归分析正交试验设计和判别分析中的应用一、回归分析回归分析是一种统计方法，通过对自变量和因变量之间关系进行建模，预测因变量的值。
EXCEL和SPSS都可以进行回归分析，并提供了丰富的功能和工具。
在EXCEL中，可以使用内置的回归分析工具实现回归分析。
首先，需要将数据输入到工作表中，然后选择“数据”选项卡的“数据分析”，再选择“回归”选项。
接下来，填写变量范围和输出范围，并选择相关的统计信息和图表。
最后，点击“确定”即可得到回归分析的结果。
在SPSS中，进行回归分析的步骤稍有不同。
首先，需要导入数据文件，并选择“回归”选项。
然后，选择因变量和自变量，并设置统计选项。
最后，点击“运行”即可得到回归分析的结果。
二、正交试验设计正交试验设计是一种多因素实验设计方法，可以用于确定影响实验结果的因素及其相互作用关系。
使用正交试验设计可以减少实验次数，提高实验效率。
EXCEL和SPSS都提供了工具支持正交试验设计。
在EXCEL中，可以使用内置的“正交表生成器”来实现正交试验设计。
首先，选择“数据”选项卡的“数据分析”，再选择“正交设计表”。
接下来，填写因素数和水平数，并选择生成正交表的方式。
最后，点击“确定”即可生成正交试验设计的表格。
在SPSS中，进行正交试验设计的步骤稍有不同。
首先，需要定义因素和水平，并选择因素的类型和因素间交互作用。
然后，可以选择“生成”选项卡的“正交表”来生成正交试验设计的表格。
三、判别分析判别分析是一种统计方法，用于确定分类变量与一组预测变量之间的关系。
它可以用于预测一个事物属于哪个类别。
EXCEL和SPSS都可以进行判别分析，并提供了相应的功能和工具。
在EXCEL中，可以使用内置的“数据分析工具包”来实现判别分析。
首先，选择“数据”选项卡的“数据分析”，再选择“判别分析”。
接下来，填写变量范围和输出范围，并选择分类变量和预测变量。
最后，点击“确定”即可得到判别分析的结果。
【精品】多元统计分析--判别分析SPSS实验报告
【精品】多元统计分析--判别分析SPSS实验报告一、实验目的1．掌握判别分析的基本原理和应用方法；2．掌握SPSS软件进行判别分析的具体操作；3．通过一个实例，学习如何运用判别分析对指标进行判别。
二、实验内容三、实验原理1．判别分析基本原理：判别分析（Discriminant Analysis），是一种统计学中的分类技术，它是对变量进行归类的技术。
判别分析是用来确定一个对象或自变量集合属于哪一个预设类型或者组别的过程。
判别分析能够生成一个函数，将数据点映射到特定的类型上。
判别分析的应用领域非常广泛，主要应用于以下领域：（1）股票市场（预测股价的涨跌与时间、公司发展情况等因素的关系）；（2）医学（区分疾病、患者状态等）；（3）市场调查（确定客户类型、产品或服务喜好）；（4）产业分析（区分有助于产品销售的市场决策因素）；（5）经济学（预测月度或季度的经济指标）。
3．判别分析的主要应用步骤：（1）建立模型：首先选择和收集数据，将收集的数据分为训练集和测试集；（2）训练模型：使用训练数据建立模型；（3）评估模型：通过模型诊断来评估建立的模型的好坏；（4）应用模型：对新的数据建立模型并进行预测。
四、实验过程1. 上机操作：1）打开SPSS软件，加载数据文件；2）选择分类变量和连续变量；3）选择训练数据集；4）建立模型；5）预测实验数据集。
2. 操作步骤：SPSS分析的步骤如下：1）将数据输入SPSS软件，确保数据格式正确；2）选择Analyse- Classify- Discriminant；3）有两种不同的分类变量，单分类或多分类，如果你要解释一个特定的分类变量，选择单分类。
如果你不确定哪个分类变量最适合，请尝试不同的选项；4）选择两个或更个你认为与指定分类变量相关的连续变量；5）选择要用于判别分析的数据集；6）确定分类变量分类比率。
这可以在设置选项中完成；7）点击OK，开始进行分析；8）评估结果，包括汇总、判别函数、方差-方差贡献、判别矩阵；五、实验结果选取鸢尾花数据，经过训练，得到如下表所示的结果。
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数据的判别分析
短期支付能力 1.09 1.51 1.01 1.45 1.56 .71 .22 1.31 2.15 1.19 1.88 1.99 1.51 1.68 1.26 1.14 1.27 2.49 2.01
5 zf
生产效率指标 .45 .16 .40 .26 .67 .28 .18 .25 .70 .66 .27 .38 .42 .95 .60 .17 .51 .54 .53
（2）各组变量的协方差矩阵相等。在此假设下，可以使用 很简单的公式计算判别函数和进行显著性检验。
（3）各判别变量之间具有多元正态分布，即每个变量对于 所有其他变量的固定值有正态分布。在此条件下，可精确计 算显著性检验值和分组归属的概率。
2023/5/3
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zf
➢ 三、判别分析方法
距离判别 本专题将介绍的方法有费 贝歇 叶尔 斯判 判别 别
判别分析 (Discriminate Analysis)
知识要点：
1、什么是判别分析？ 2、理解距离判别、Bayes判别以及Fisher判别的基本思想 3、结合SPSS软件进行案例分析 4、判别分析的应用（※※）
zf
判别分析的应用
医学：
例1：在医学诊断中，一个病人肺部有阴影，医生要判断 他患的是肺结核、肺部良性肿瘤还是肺癌？ 肺结核病人、肺部良性肿瘤病人、肺癌病人组成三个总 体，病人来自其中一个总体，可通过病人的指标（阴影 大小、边缘是否光滑等）用判别分析判断他来自哪个总 体（即判断他患的什么病？）
逐步判别
2023/5/3
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距离判别
❖ 首先根据已知分类的数据，分别计算各类的重心即各组（类）的 均值，判别的准则是对任给样品，计算它到各类平均数的距离， 哪个距离最小就将它判归哪个类。
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。
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a. First 2 canonical discriminant functions were used in the analysis.
典则判别函数的特征值（即矩阵W-1B的特征 根 ）以及方差贡献。 典则相关系数（Canonical Correlation）。
判别分析结果输出（7）
Wilks' Lambda Test of Function(s) 1 through 2 2 Wilks' Lambda .025 .774 Chi-square 538.950 37.351 df 8 3 Sig. .000 .000
0 0 150
.0 .0 100.0
参与判别分析的观测量数据总结
判别分析结果输出（2）
Group Statistics
分类 刚毛鸢尾花
变色鸢尾花
佛吉尼亚鸢尾花
Total
花萼长 花萼宽 花瓣长 花瓣宽 花萼长 花萼宽 花瓣长 花瓣宽 花萼长 花萼宽 花瓣长 花瓣宽 花萼长 花萼宽 花瓣长 花瓣宽
花萼长 花萼宽 花瓣长 花瓣宽
单变量方差分析结果：进行假设检验，原假设不同类中 的同变量均值相等。 Wilk的 统计量。 F检验。
判别分析结果输出（4a）
a Covariance Matrices
分类 刚毛鸢尾花
花萼长 花萼长 花萼宽 花瓣长 花瓣宽 花萼长 花萼宽 花瓣长 花瓣宽 花萼长 花萼宽 花瓣长 花瓣宽 花萼长 花萼宽 花瓣长 花瓣宽
SPSS 判别分析和应用
观测量描述统计量 判别函数系数 标准化以及未标准化典则判别函数系数 类内相关矩阵和协方差矩阵 判别函数得分和据此划分的类别 判别函数的判别效果 交叉验证
点击菜单 Analysis→classify→discriminant
Discriminant功能界面－主对话框
变色鸢尾花ห้องสมุดไป่ตู้
佛吉尼亚鸢尾花
，
进一步分析 必要性，挑 选变量？
Total
a. The total covariance matrix has 149 degrees of freedom.
各类协方差矩阵和总协方差矩阵。 除刚毛鸢尾花外，另两种花的花瓣长和花萼长的协方差数 值较大。 总协方差阵中，花瓣长和花萼长的协方差数值较大。
分类统计结果：均值、方差、未加权的 权重和加权的权重。
判别分析结果输出（3）
Tests of Equality of Group Means Wilks' Lambda .397 .598 .059 .071 F 111.847 49.371 1179.052 960.007 df1 2 2 2 2 df2 147 147 147 147 Sig. .000 .000 .000 .000
对话框上部左侧的变量列表中选分析变量，点击钮使 之进入Independents框 对话框上部左侧的变量列表中选分组（类）变量，点击 钮使之进入Group Variable框 Enter independents togther 或 Use Stepwise method：所 选全部参与判别分析 还是 逐步方法挑选变量判别分析 5个功能按钮： 1) Select : 根据标识变量，选择部分数据参与分析 2) Statistics : 指定输出统计量 3) Method : 判别分析方法 4) Classify : 分类参数、图表输出、交叉验证 5) Save : 在数据文件之建立新变量显示输出结果
Tests null hypothesis of equal population covariance matrices.
各类协方差矩阵相等的假设检验：假设各类协方差矩 阵相等。 结果：置信水平为0.000，各类协方差矩阵不相等。
判别分析结果输出（6）
Eigenvalues Function 1 2 Eigenvalue % of Variance 30.419a 99.0 .293a 1.0 Cumulative % 99.0 100.0 Canonical Correlation .984 .476
Mean 50.06 34.28 14.62 2.46 59.36 27.66 42.60 13.26 66.38 29.82 55.60 20.26 58.60 30.59 37.61 11.99
Std. Deviation 3.52 3.79 1.74 1.05 5.16 3.15 4.70 1.98 7.13 3.22 5.54 2.75 8.63 4.36 17.68 7.62
分类使用的协方差阵 输出的统计图
各类先验概率相等； 根据各类样本量计算先验概率，各类先验概率与其样 本量成正比。
对每个观测量输出判别分数、实际类、预测类和后验概率等。 Limit cases to first：指定输出前n个观测量的分类结果。 输出分类小结，给出正确分类的观测量数，错分观测量数和 错分率。 交叉验证的判别分类结果，即所依据的判别函数是由除该观 测量以外的其它观测量导出的。
Valid N (listwise) Unweighted Weighted 50 50.000 50 50.000 50 50.000 50 50.000 50 50.000 50 50.000 50 50.000 50 50.000 50 50.000 50 50.000 50 50.000 50 50.000 150 150.000 150 150.000 150 150.000 150 150.000
费歇尔判别系数； 未标准化的判别方程系数。
合并类内相关矩阵； 合并类内协方差矩阵（各类协方差矩阵取平均计算）。 各类的协方差矩阵 总的协方差矩阵。
Classify对话框－分类参数和判别结果
Prior Probabilities：先验概率。 输出窗口中的有关分类结果 缺测值处理办法
Statistics 对话框－指定输出统计量
Descriptives：描述统计量 Function Coefficients：判别函数系数 Matrices：观测量的统计矩阵。
观测量均值； 单变量方差分析检验。原假设各类同一自变量均值相等。 各类协方差矩阵相等的检验。原假设各类协方差矩阵相等。
Wilk的Lambda 统计量：组内离差交叉乘积矩阵行列式与 总离差交叉乘积矩阵行列式比值。对判别函数的有效性 进行检验假设。 两判别函数自由度： (4－1＋1)(3－1)＝8；(4－2＋1)(3－ 2)＝3
该统计量服从自由度为(m-r+1)(G-r)的 χ2－分布. r 为第几个判别函数，m 为变量数，G 为类数。
判别分析应用实例1—— 全变量分析
数据集：鸢（yuan）尾花的花瓣和花萼 的长宽数据。 一共收集3种鸢（yuan）尾花，每种50个 样本，共150个样本。
判别分析结果输出（1）
Analysis Case Processing Summary Unweighted Cases Valid Excluded Missing or out-of-range group codes At least one missing discriminating variable Both missing or out-of-range group codes and at least one missing discriminating variable Total Total N 150 0 0 Percent 100.0 .0 .0
判别分析结果输出（4b）
a Pooled Within-Groups Matrices
花萼长
Covariance 花萼长
花萼宽
8.767 11.542 5.033 3.145 .471 1.000 .344 .452
花瓣长
16.129 5.033 18.597 4.287 .683 .344 1.000 .486
12.425 9.922 1.636 1.033 26.643 8.288 18.290 5.578 50.812 8.090 28.461 6.409 74.537 -4.683 130.036 53.507
花萼宽
9.922 14.369 1.170 .930 8.288 9.902 8.127 4.049 8.090 10.355 5.804 4.456 -4.683 19.036 -33.056 -12.083
Method对话框－ 选择变量的判别分析方法
Wilk’ lambda：每步使得Wilk的统计量最小的变量进入 判别函数（ 统计量－判别函数组内离差平方和与组间 离差平方和的比值）。 Unexplained variance：每步使得各类不可解释的方差之 和最小的变量进入判别函数； Mahalanobis’ distance：每步使得两类间最近的马氏距离 最大的变量进入函数； Smallest F ratio：每步使得两类间最小的F值最大的变量 进入函数； Rao’s V：每步使得Rao V统计量产生最大增量的变量进 入判别函数。
指定使用合并类内协方差矩阵进行分析。 指定使用各类协方差矩阵进行分析。
生成一个包括各类的散点图，根据前两个判别函数作图；如果只有一 个判别函数，则输出直方图。 对每类生成一个散点图，根据前两个判别函数作图。但如果只有一个 判别函数，则输出直方图。 生成区域图。即根据函数值把观测量分到各类中去的区域图，把一个 平面划分成与类数相同的区域，每类占据一个区，各类均值在各区中 用星号标注。
合并类内协方差矩阵和相关矩阵：阵中各元素是各类 协方差阵或相关阵中对应元素的均值。 花瓣长和花萼长的协方差值和相关系数值较大。
判别分析结果输出（5）
Test Results Box's M F Approx. df1 df2 Sig. 162.596 7.811 20 77566.75 .000