spss进行判别分析步骤
spss教程_13-1(判别分析)
y
( ) i
ax
'
k n
( ) i
, 1,2, k , i 1,2, n ,
Hale Waihona Puke ( ) iS 总 ( y
1 i 1
K
y )( y
( ) i
y ) a Ta,
' '
S 类间 n ( y
1
k
( )
y )( y y
( )
( )
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。
【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。
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.
spss精品网店判别分析实验
spss精品网店判别分析实验
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款数据分析软件，可以进行各种统计分析和数据挖掘。
在进行精品网店判别分析实验时，可以使用SPSS进行数据处理和统计分析，如下：
1. 数据收集：收集一些精品网店的信息，包括店铺等级、店铺年龄、销售额、商品价格、用户评价等。
2. 数据整理：将收集到的数据整理成SPSS可识别的格式（例如CSV文件）。
3. 导入数据：将整理好的数据导入SPSS软件中，可以使用Data->Import Data进行导入。
4. 描述性统计分析：使用Descriptive Statistics进行描述性统计分析，如计算平均值、标准偏差、最大值、最小值等。
5. 因子分析：使用Factor Analysis进行因子分析，将多个变量分析成几个相互独立的因子，以找到影响网店业绩的关键因素。
6. 判别分析：使用Discriminant Analysis进行判别分析，将数据集分成两个或多个分类，以找到不同类型网店的特征和区别。
7. 模型评估：使用Cross-validation进行模型评估，检验模型的准确性和可靠性。
8. 结果展示：根据分析结果，可视化展示数据，如绘制散点图、柱状图、雷达图等，以便于理解和呈现结果。
以上是一个基本的SPSS精品网店判别分析实验过程，具体内容和方法根据实际情况进行调整和改进。
注意保护数据隐私，不要将个人信息暴露出去。
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。
单击添加副标题
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
spss进行判别分析步骤
1．Discriminant
Analysis判别分析主对话框
如图1-1 所示
图1-1 Discriminant
Analysis 主对话框
（1）选择分类变量及其范围
在主对话框中左面的矩形框中选择表明已知的观测量所属类别的变量(一定是离散变量)，
按上面的一个向右的箭头按钮，使该变量名移到右面的Grouping Variable 框中。
此时矩形框下面的Define Range
按钮加亮，按该按钮屏幕显示一个小对话框如图1-2 所示，供指定该分类变量的数值范围。
图1-2 Define Range 对话框
在Minimum 框中输入该分类变量的最小值在Maximum 框中输入该分类变量的最大值。
按Continue
按钮返回主对话框。
(2)指定判别分析的自变量
图1-3 展开Selection
Variable 对话框的主对话框
在主对话框的左面的变量表中选择表明观测量特征的变量，按下面一个箭头按钮。
把选中的变量移到Independents 矩形框中，作为参与判别分析的变量。
（3）选择观测量
图1-4 Set Value
子对话框
如果希望使用一部分观测量进行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 功能进行选择，操作方法是单击Select 按钮展开Selection Variable。
选择框如图1-3
所示。
并从变量列表框中选择变量移入该框中再单击Selection Variable 选择框右侧的Value按钮，
展开Set Value(子对话框)对话框，如图1-4 所示，键入标识参与分析的观测量所具有的该变量值，
一般均使用数据文件中的所有合法观测量此步骤可以省略。
（4）选择分析方法
在主对话框中自变量矩形框下面有两个选择项，被选中的
方法前面的圆圈中加有黑点。
这两个选择项是用于选择判别分析方法的
l Enter
independent together
选项，当认为所有自变量都能对观测量特性提供丰富的信息时，使用该选择项。
选择该项将不加选择地使用所有自变量进行判别分析，建立全模型，不需要进一步进行选择。
l Use
stepwise method
选项，当不认为所有自变量都能对观测量特性提供丰富的信息时，使用该选择项。
因此需要判别贡献的大小，再进行选择当鼠标单击该项时Method
按钮加亮，可以进一步选择判别分析方法。
2．Method对话框如图
1-5 所示:
图1-5 Stepwise Method
对话框
单击“Method”按钮展开Stepwise Method对话框。
（1）Method 栏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：
l Wilks'lambda 选项，每步都是Wilk 的概计量最小的进入判别函数
l Unexplained variance
选项，每步都是使各类不可解释的方差和最小的变量进入判别函数。
l Mahalanobis’distance
选项，每步都使靠得最近的两类间的Mahalanobis 距离最大的变量进入判别函数
l Smallest F ratio 选项，每步都使任何两类间的最小的F 值最大的变量进入判刑函数
l Rao’s V 选项，每步都会使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-enter
后的矩形框中输入这个增量的指定值。
当某变量导致的V 值增量大于指定值的变量后进入判别函数。
(2) Criteria 栏选择逐步判别停止的判据
可供选择的判据有:
l Use F value
选项，使用F值，是系统默认的判据当加人一个变量(或剔除一个变量)后，对在判别函数中的变量进行方差分析。
当计算的F值大于指定的Entry
值时，该变量保留在函数中。
默认值是Entry为3.84：当该变量使计算的F值小于指定的Removal
值时，该变量从函数中剔除。
默认值是Removal为2.71。
即当被加入的变量F 值为3.84
时才把该变量加入到模型中，否则变量不能进入模型；或者，当要从模型中移出的变量F值<2.71时,该变量才被移出模型,否则模型中的变量不会被移出.设置这两个值时应该注意Entry值〉Removal
值。
l Use Probability of
F选项，用F检验的概率决定变量是否加入函数或被剔除而不是用F值。
加入变量的F值概率的默认值是0.05(5%);移出变量的F
值概率是0.10(10%)。
Removal值(移出变量的F值概率)
>Entry值(加入变量的F值概率)。
(3) Display栏显示选择的内容
对于逐步选择变量的过程和最后结果的显示可以通过Display 栏中的两项进行选择：
l Summary of steps
复选项，要求在逐步选择变量过程中的每一步之后显示每个变量的统计量。
l F for Pairwise distances
复选项，要求显示两两类之间的两两F 值矩阵。
3.Statistics对话框指定输出的统计量如图1-6 所示：
图1-6 Statistics 对话框
可以选择的输出统计量分为以下3 类:
(l) 描述统计量
在Descriptives 栏中选择对原始数据的描述统计量的输出：
l Means 复选项，可以输出各类中各自变量的均值MEAN、标准差std Dev
和各自变量总样本的均值和标准差。
l Univariate ANOV
复选项，对各类中同一自变量均值都相等的假设进行检验，输出单变量的方差分析结果。
l Box’s M
复选项，对各类的协方差矩阵相等的假设进行检验。
如果样本足够大，表明差异不显著的p 值表明矩阵差异不明显。
(2) Function coefficients 栏：选择判别函数系数的输出形式
l Fisherh’s
复选项，可以直接用于对新样本进行判别分类的费雪系
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。
l Unstandardized 复选项，未经标准化处理的判别系数。
(3) Matrices 栏：选择自变量的系数矩阵
l Within-groups correlation
matrix复选项，即类内相关矩阵，
它是根据在计算相关矩阵之前将各组(类)协方差矩阵平均后计算类内相关矩阵。
l Within-groups covariance
matrix复选项，即计算并显示合并类内协方差矩阵，
是将各组(类)协方差矩阵平均后计算的。
区别于总协方差阵。
l Separate-groups covariance
matrices复选项，对每类输出显示一个协方差矩阵。
l Total covariance
matrix复选项，计算并显示总样本的协方差矩阵。
4.Classification
对话框指定分类参数和判别结果如图1-7 所示
图1-7 Classification 对话框
5.Save对话框,指定生成并保存在数据文件中的新变量。
如图1-8
所示:
图1-8 Save 对话框
6．选择好各选择项之后，点击“OK”按钮，提交运行Discriminant过程。