统计学模型案例分析
统计学在大气科学研究中的应用与案例分析
统计学在大气科学研究中的应用与案例分析在大气科学的研究中，统计学扮演着重要的角色。
通过对气象数据的收集和分析，统计学方法能够揭示大气现象的规律性，为天气预报、气候模拟和气候变化研究等提供有力支持。
本文将对统计学在大气科学研究中的应用进行探讨，并结合实际案例进行深入分析。
一、统计学在大气数据分析中的应用大气科学的研究需要大量的气象观测数据作为基础。
然而，气象观测数据往往受到各种误差和不确定性的影响，这就需要统计学方法来进行数据的质量控制和预处理。
统计学中的均值、方差、标准差等指标可以用来判断数据的稳定性和观测误差的大小。
此外，统计学中的回归分析、相关分析、假设检验等方法也可以应用于大气科学的数据分析中。
通过建立气象要素之间的数学模型，可以揭示出它们之间的相互关系。
例如，通过回归分析可以研究出温度、湿度和气压之间的定量关系，相关分析可以验证不同要素之间的相关性，而假设检验能够验证气象要素之间的差异是否显著。
二、统计学在天气预报中的应用天气预报是大气科学的重要应用领域之一，而统计学在天气预报中发挥着至关重要的作用。
通过对历史气象数据的统计分析，可以建立和改进天气预报模型，提高预报的准确性和可靠性。
统计学中的时间序列分析方法可以用于预测未来的气象变化。
例如，通过对历史气温数据的时间序列分析，可以发现温度具有一定的季节性和周期性，进而进行长期气温预测。
此外，统计学中的贝叶斯方法也可以结合先验知识进行天气预报，并给出相应的置信度。
三、统计学在气候模拟中的应用气候模拟是模拟和预测地球气候系统变化的重要手段，也是了解气候变化机理的关键方法。
统计学在气候模拟中有着广泛的应用。
通过对大量的气象观测数据进行统计分析和建模，可以得到描述地球气候系统的统计模型。
这些模型可以揭示出气候变化的规律和趋势，提供决策者对气候变化问题进行科学预判和应对的参考依据。
例如，通过对历史气温数据进行统计分析，建立全球气温变化的数学模型，可以预测未来气温的变化趋势。
统计学软件及应用_实验11多因素方差分析模型
《统计学软件及应用》上机试验报告试验名称：实验11 多因素方差分析模型成绩：课堂试验内容五、实验步骤（请截图展示详细的操作过程）PPT例题：现希望研究四种广告的宣传效果有无差异，具体的广告类型为：店内展示、发放传单、推销员展示、广播广告。
在本地区共有几百个销售网点可供选择，出于经费方面的考虑，在其中随机选择了18个网点进入研究，各网点均在规定长度的时间段内使用某种广告宣传方式，并记录该时间段内的具体销售额。
为减小误差，每种广告方式在每个网点均重复测量两次。
数据见ranavona.sav。
结论：依据销售额的平均值，可得到结论，发放传单的宣传效果最好，其次是广播广告和推销员展示，店内展示的宣传效果最差。
例2 如何按随机区组设计，分配5个区组的15只小白鼠接受甲、已、丙三种抗癌药物？方法：先将小白鼠的体重从轻到重编号，体重相近的3只配成一区组，然后在随机数字表中任选一行一列开始的2位数作为一个随机数，在每个区组内将随机数按大小排序，各区组中内序号为1的接受甲药，序号为2的接受已药，序号为3的接受丙药。
某研究者采用随机区组设计进行实验，比较三种抗癌药物对小白鼠肉瘤的抑制效果，以肉瘤的重量为指标，问三种不同药物的抑瘤效果有无差别？主体间因子个案数药品类型 A 5B 5C 5误差方差的莱文等同性检验a 因变量: 测量值显著性.512 .243将显示齐性子集中各个组的平均值。
基于实测平均值。
误差项是均方（误差）= .025。
a. 使用调和平均值样本大小 = 5.000。
b. Alpha = .05。
解读：按照肉瘤测量值大小，C<B<A。
S-N-K法将统计量分为两子集，CB、AB，C 药品与B药品的相关性为0.257。
A药品与B药品的相关性为0.099.图基HSD法将统计量分为两子集，CB、BA, C药品与B药品的相关性为0.481，A药品与B药品的相关性为0.216.雪费法将统计量分为两子集，C药品与B药品的相关性为0.512,A药品与B药品的相关性为0.243.综合三种方法可得到结论，C药品抑制效果最好，其次是B药品，A药品的抑制效果最差。
回归分析中的案例分析解读(十)
回归分析是统计学中一种重要的分析方法，用于探究自变量和因变量之间的关系。
在实际应用中，回归分析常常用于预测、解释和控制变量。
本文将通过几个实际案例，对回归分析进行深入解读和分析。
案例一：销售数据分析某电商平台想要分析不同广告投放对销售额的影响，他们收集了一段时间内的广告投放数据和销售额数据。
为了进行分析，他们利用回归分析建立了一个模型，以广告费用作为自变量，销售额作为因变量。
通过回归分析，他们发现广告费用与销售额之间存在着显著的正相关关系，即广告费用的增加会带动销售额的增加。
通过该分析，电商平台可以更好地制定广告投放策略，优化营销预算，提高销售效益。
案例二：医疗数据分析一家医疗机构收集了一组患者的基本信息、生活习惯以及健康指标等数据，希望通过回归分析来探究生活习惯对健康指标的影响。
他们建立了一个回归模型，以吸烟、饮酒、饮食习惯等自变量，健康指标作为因变量。
通过回归分析，他们发现吸烟和饮酒对健康指标有负向影响，而良好的饮食习惯与健康指标呈正相关关系。
这些发现可以帮助医疗机构更好地进行健康干预和宣教，促进患者的健康改善。
案例三：金融数据分析一家金融机构收集了一段时间内的股票价格、市场指数等数据，希望通过回归分析来探究市场指数对股票价格的影响。
他们建立了一个回归模型，以市场指数作为自变量，股票价格作为因变量。
通过回归分析，他们发现市场指数与股票价格存在着较强的正相关关系，即市场指数的波动会对股票价格产生显著影响。
这些结果可以帮助金融机构更好地进行投资策略的制定和风险控制。
通过以上案例分析，我们可以看到回归分析在不同领域的应用。
回归分析不仅可以帮助人们理解变量之间的关系，还可以用于预测和控制变量。
在实际应用中，我们需要注意回归分析的假设条件、模型选择和结果解释等问题，以确保分析的准确性和可靠性。
在回归分析中，我们需要注意变量选择、模型拟合度和结果解释等问题。
另外，回归分析也有一些局限性，比如无法确定因果关系、对异常值敏感等问题。
统计学 三大分布经典案例全集
*√第一/二部分小结2：三大分布分布律的相互关系
理论上
实践中
N→+∞,n<<N
样本数n≤0.05N或N未知
H(n,N1,N)→b(n,N1/N)=b(n,P)
证明略
n→+∞,nP→
n→+∞,且nP或nq≤10(5)
b(n,P)→b(∞,P)→Poisson(nP)=Poisson() 证明
n→+∞,P→0(1)×
X P
X= 0
三大分布的概率计算对比
x 1 p 1
x 2 p 2
x p k k P (X x k) p k,k 1 ,2 ,
1
2 …K
…. M
C
0 N
1C
n N
2
C
n N
C
1 N
1C
n 1 N2
C
n N
C
2 N
1C
n2 N2
C
n N
C C k n k
… N1 N 2
C
n N
…
C
n N
1C
泊松分布
0.06
二项正态
0.04
二项泊松分离
0.02
二项正态重合
0 1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31
二项分布→泊松分布/正态分布 n=100,p=0.2,np=20Fra bibliotek0.12
0.1
N=2000产品 次品NA=400
0.08 二项分布
0.06
泊松分布
二项正态 0.04
二项泊松分离
X= 0 1 2 3 4 5 6 7 … 频数 229 221 93 35 7 1 0 0… EX=0.93次=λ=nP但是德军空袭次数n未知,理论被炸区数 P(λ)=231.2 215 100 31 7.2 1.34 0.2 0.02 结论：德军的空袭对任何地区发生的概率均等，且每次空袭袭 击任何地区的概率都是P，试验属于n重独立试验 类似案例：公司销售数据概率分布的获得，如eg2.20 X= 0, 1, 2,….,10, 11, 12,…, k,…mean=EX=λ 频率f=f0 f1 f2 … f10 f11 f12… Pk…实际概率f P(X)= P0 P1 P2 … P10 P11 P12… Pk…理论概率P If Σ|fi-Pi|<a(阈值) then概率分布为P(X)，否则，非P(X)
统计学课SPSS数据分析实战案例
统计学课SPSS数据分析实战案例SPSS（统计分析系统）是一款常用的统计软件，被广泛应用于社会科学、商业、医学等领域的数据分析工作中。
通过这个案例，我们将运用SPSS软件进行数据分析，以展示统计学课的实战应用。
案例背景假设你是一位市场研究员，你的公司正在调查消费者对某产品的满意度。
你已经收集了一份随机抽样的数据集，包含了消费者的满意度评分以及他们的一些个人信息。
你的任务是对这些数据进行分析，以了解消费者满意度与个人信息之间是否存在关联。
数据集说明数据集包括了500个消费者的信息，具体变量如下：1. 变量1：满意度评分（连续变量，取值范围从1到10）；2. 变量2：性别（分类变量，取值为男性和女性）；3. 变量3：年龄（连续变量）；4. 变量4：收入水平（分类变量，取值为低、中、高三个层次）；5. 变量5：购买次数（连续变量，表示过去一年内购买该产品的次数）。
数据分析步骤以下是对这份数据集进行分析的步骤：1. 数据清洗和准备首先，我们需要检查数据集中是否存在缺失值或异常值，并进行数据清洗。
在SPSS中，我们可以使用数据查看和数据清洗的功能来完成这一步骤。
确保数据集中的每一列都没有缺失值，并且所有的异常值已经得到恰当的处理。
2. 描述性统计分析接下来，我们可以使用SPSS的描述性统计分析功能，对数据集进行描述性统计分析。
我们可以计算满意度评分、年龄和购买次数的平均值、标准差、最小值、最大值，并生成频数分布表和柱状图。
3. 相关性分析为了确定满意度评分与其他个人信息变量之间的关联性，我们可以使用SPSS的相关性分析功能。
通过计算满意度评分与性别、年龄、收入水平和购买次数之间的相关系数，我们可以评估它们之间的相关性。
4. 单因素方差分析我们可以使用SPSS进行单因素方差分析，以了解不同收入水平的消费者在满意度评分上是否存在显著差异。
通过观察方差分析表和显著性水平，我们可以得出初步结论。
5. 多元线性回归分析最后，我们可以使用SPSS的多元线性回归分析功能来建立一个回归模型，以预测满意度评分。
贝叶斯线性动态模型介绍及常量模型分析
引言利用目前掌握的信息对研究的对象进行推断、预测及决策是统计学的重要任务。
由于统计学的自身特点，统计已经广泛应用于自然科学和社会科学的多个领域，对其他学科的发展有重要的促进作用。
统计对社会的一个重要的作用的应用例子是18世纪Laplace利用食盐的消耗来做人口普查。
统计学经过Bernoulli、Bayes、Laplace、Gauss和Fisher等先驱们的卓有成效的工作，经过几百年的发展，目前已经发展成一门理论相当完备的学科。
由于信息的种类繁多，相应的统计处理方法也相应变化。
信息在实际中通常表现为掌握到的数据资料。
按目前通常的理解，数据在应用中至少可以分为两种类型：横向数据和纵向数据。
横向数据和纵向数据各有其自身特点，处理它们的统计方法有所不同。
但是文献中对这些数据处理的总体的思想是一致的。
对于横向数据，文献中介绍的经典的处理方法是回归分析。
回归分析自高尔顿（Galton）提出回归思想以来，经过Gauss、Markov等大数学家们的理论发展，目前回归分析理论的发展比较完善，相关的著作很多。
回归分析已经成为统计理论的重要组成部分，其思想是每个统计学的工作者必须掌握的。
回归分析作为统计学的基本课程，几乎每本介绍数理统计的教材对回归分析都有不同程度的介绍。
文献【9】、【11】、【14】、【15】等都对回归分析的理论有比较深刻的论述。
对于纵向数据，文献通常是用时间序列分析方法处理。
时间序列分析同样是统计的经典方法之一，是统计学的重要组成部分，发展的历史悠久。
目前这方面公认比较经典的专著是由George E. P. Box和Gwilym M. Jenkins等合著的书：Time Series Analysis: Forecasting and Control 【7】。
这本书在统计界的影响很大，已经多次再版。
中国统计学界曾经组织一批专家学者翻译一系列统计学的优秀作品，向中国的读者介绍世界上先进的统计知识。
Box和Jenkins等的作品就是翻译的丛书中的其中一本。
统计学中的统计建模方法
统计学中的统计建模方法统计学是一门重要的科学领域，应用广泛且深入。
在统计学中，统计建模方法是一种核心技术，用于从数据中提取有用的信息，预测未来的趋势，以及作出科学决策。
本文将介绍统计学中常用的统计建模方法及其应用。
一、线性回归分析1.1 线性回归模型线性回归分析是统计学中最基础且常用的一种统计建模方法。
它的核心思想是通过建立线性关系模型来描述自变量与因变量之间的关系。
线性回归模型可以表示为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε，其中Y为因变量，X1、X2、...、Xn为自变量，β0、β1、β2、...、βn为回归系数，ε为误差项。
1.2 假设检验与参数估计在线性回归分析中，我们需要通过假设检验来判断自变量对因变量的影响是否显著。
常用的假设检验方法包括t检验、F检验等。
此外，参数估计也是线性回归分析中的重要内容，常用的方法有最小二乘法等。
1.3 应用举例线性回归分析广泛应用于各个领域，如经济学、金融学、市场营销等。
例如，在市场营销领域，可以利用线性回归分析来探讨广告投入与销售额之间的关系，从而帮助企业制定广告策略。
二、逻辑回归分析2.1 逻辑回归模型逻辑回归分析是一种用于建立分类模型的统计方法。
它主要用于解决因变量为二分类问题的情况。
逻辑回归模型采用了Logistic函数，将线性回归的结果转化为0到1之间的概率值，表示属于某个类别的可能性。
2.2 参数估计与模型评估逻辑回归分析中，参数估计常用的方法有最大似然估计等。
模型评估则可以使用各类指标，如准确率、召回率、精确率等。
2.3 应用举例逻辑回归分析在医学领域有着广泛的应用。
例如，在癌症预测中，可以利用逻辑回归模型来分析各种因素对患癌风险的影响，帮助医生进行早期预防和干预措施。
三、决策树分析3.1 决策树模型决策树是一种基于树状结构的分类与回归方法。
它通过构建决策树模型来进行数据分类与预测。
决策树模型可以直观地描述因果关系，易于理解与解释。
广义线性模型的参数估计及其经验应用
广义线性模型的参数估计及其经验应用广义线性模型是统计学中重要的一种模型，它统一了多种线性回归模型，包括普通线性回归、Logistic回归、Poisson回归、Gamma回归等。
广义线性模型的参数估计是模型分析的关键步骤之一，本文将探讨广义线性模型的参数估计及其经验应用。
一、广义线性模型广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLM）的基本表达式为：$g(E(Y))=\beta_0+\sum_{i=1}^{n}\beta_ix_i$其中，$g(E(Y))$是链接函数，$Y$是因变量，$x_i$是自变量，$\beta_i$是系数。
链接函数在不同的模型中有不同的定义，下面介绍几种常见的链接函数及其作用。
1.1. 普通线性回归普通线性回归的链接函数为恒等函数，即：$g(E(Y))=E(Y)$因此，普通线性回归的模型表达式为：$Y=\beta_0+\sum_{i=1}^{n}\beta_ix_i+\epsilon$其中，$\epsilon$为误差项。
1.2. Logistic回归Logistic回归的链接函数为logit函数，即：$g(E(Y))=\log\frac{E(Y)}{1-E(Y)}$Logistic回归用于二分类问题，因此$Y$只有两种取值，通常用0和1表示。
Logistic回归的模型表达式为：$\log\frac{P(Y=1)}{1-P(Y=1)}=\beta_0+\sum_{i=1}^{n}\beta_ix_i$其中，$P(Y=1)$表示$Y$取值为1的概率。
1.3. Poisson回归Poisson回归的链接函数为log函数，即：$g(E(Y))=\log(E(Y))$Poisson回归用于计数数据的分析，因此$Y$只能取非负整数值。
Poisson回归的模型表达式为：$\log(E(Y))=\beta_0+\sum_{i=1}^{n}\beta_ix_i$1.4. Gamma回归Gamma回归的链接函数为倒数函数，即：$g(E(Y))=-\frac{1}{E(Y)}$Gamma回归用于连续正值数据的分析。
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统计学模型案例分析
统计分析模型一般包括回归分析,聚类分析和判别分析.
一.回归分析
回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的
定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的
多少，可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类
型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一
个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归
分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，
且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。
回归分析的主要内容为: ①从一组数据出发确定某些变量之间的定量关系
式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘
法。②对这些关系式的可信程度进行检验。③在许多自变量共同影响着一个因
变量的关系中，判断哪个(或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响
是不显著的，将影响显著的自变量选入模型中，而剔除影响不显著的变量，通
常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。④利用所求的关系式对某一生产
过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归
方法计算十分方便。
回归分析的步骤:
1.根据预测目标，确定自变量和因变量.明确预测的具体目标，也就确定了
因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通
过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中
选出主要的影响因素。
2.建立回归预测模型.依据自变量和因变量的历史统计资料进行计算，在此
基础上建立回归分析方程，即回归分析预测模型。
3.进行相关分析.回归分析是对具有因果关系的影响因素(自变量)和预测对
象(因变量)所进行的数理统计分析处理。只有当变量与因变量确实存在某种关
系时，建立的回归方程才有意义。因此，作为自变量的因素与作为因变量的预
测对象是否有关，相关程度如何，以及判断这种相关程度的把握性多大，就成
为进行回归分析必须要解决的问题。进行相关分析，一般要求出相关关系，以
相关系数的大小来判断自变量和因变量的相关的程度。
检验回归预测模型，计算预测误差回归预测模型是否可用于实际预测，取
决于对回归预测模型的检验和对预测误差的计算。回归方程只有通过各种检
验，且预测误差较小，才能将回归方程作为预测模型进行预测。
4.计算并确定预测值.利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合
分析，确定最后的预测值。回归分析应注意的问题应用回归预测法时应首先确
定变量之间是否存在相关关系。如果变量之间不存在相关关系，对这些变量应
用回归预测法就会得出错误的结果.正确应用回归分析预测时应注意:
①用定性分析判断现象之间的依存关系;
②避免回归预测的任意外推;
③应用合适的数据资料;
二. 聚类分析
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类
的分析过程。
它是一-种重要的人类行为。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据
来分类。其基本步骤:
1.数据预处理，
2.为衡量数据点间的相似度定义-个距离函数,
3.聚类或分组，
4.评估输出。
数据预处理包括选择数量,类型和特征的标度,它依靠特征选择和特征抽取，
特征选择，选择重要的特征,特征抽取把输入的特征转化为- -个新的 显著特
征，它们经常被用来获取个合适的特征集来为避免“维数灾"进行聚类，数据预
处理还包括将孤立点移出数据，孤立点是不依附于- -般数据行为或模型的数
据，因此孤立点经常会导致有偏差的聚类结果，因此为了得到正确的聚类，我
们必须将它们剔除。既然相类似性是定义一个类的基础,那么不同数据之间在同
一个特征空间相似度的衡量对于聚类步骤是很重要的，由于特征类型和特征标
度的多样性，距离度量必须谨慎，它经常依赖于应用，例如，通常通过定义在
特征空间的距离度量米评估不同对象的相异性，很多距离度都应用在一些不同
的 领域，- - 个简单的距离度量，如Euclidean距离，经常被用作反映不同数
据间的相异性，一些有关相似性的度量,例如PMC和SMC,能够被用来特征化
不同数据的概念相似性,在图像聚类上,子图图像的误差更正能够被用来衡量两个
图形的相似性。
将数据对象分到不同的类中是一-个很重要的步骤,数据基于不同的方法被
分到不同的类中，划分方法和层次方法是聚类分析的两个主要方法，划分方法-
-般从初始划分和最优化一个聚类标准开始。Crisp Clustering,它的每- - .个数
据都属于单独的类; Fuzzy Clustering,的每个数据可能在任何一个类中, Crisp
Clustering和Fuzzy Clusterin是划分方法的两个主要技术，划分方法聚类是
基于某个标准产生-一个嵌套的划分系列，它可以度量不同类之间的相
似性或一一个类的可分离性用来合并和分裂类，其他的聚类方法还包括基
于密度的聚类,基于模型的聚类，基于网格的聚类。评估聚类结果的质量是另--
个重要的阶段,聚类是一一个无管理的程序，也没有客观的标准来评价聚类结
果，它是通过个类有效索引来评价，一*般来说，几何性质，包括类间的分离和
类内部的耦合，一-般都用来评价聚类结果的质量，类有效索引在决定类的数目
时经常扮
演了一个重要角色,类有效索引的最佳值被期望从真实的类数目中获取，一
个通常的决定类数目的方法是选择一个特定的类有效索引的最佳值,这个索引能
否真实的得出类的数目是判断该索引是否有效的标准，很多已经存在的标准对
于相互分离的类数据集合都能得出很好的结果，但是对于复杂的数据集，却通
常行不通，例如，对于交叠类的集合。聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的
研究领域,并提出了许多聚类算法。传统的聚类算法可以被分为五类:划分方法、
层次方法、基于密度方法、基于网格方法和基于模型方法。
传统的聚类算法已经比较成功的解决了低维数据的聚类问题。但是由于实
际应用中数据的复杂性，在处理许多问题时，现有的算法经常失效，特别是对
于高维数据和大型数据的情况。因为传统聚类方法在高维数据集中进行聚类
时，主要遇到两个问题。①高维数据集中存在大量无关的属性使得在所有维中
存在簇的可能性儿乎为零;②高维空间中数据较低维空间中数据分布要稀疏，其
中数据间距离几乎相等是普遍现象，而传统聚类方法是基于距离进行聚类的，
因此在高维空间中无法基于距离来构建簇。高维聚类分析已成为聚类分析的--
个重要研究方向。同时高维数据聚类也是聚类技术的难点。随着技术的进步使
得数据收集变得越来越容易，导致数据库规模越来越大、复杂性越
来越高，如各种类型的贸易交易数据、Web 文档、基因表达数据等，它
们的维度(属性)通常可以达到成百上千维，甚至更高。但是，受“维度效应”
的影响，许多在低维数据空间表现良好的聚类方法运用在高维空间上往往无法
获得好的聚类效果。高维数据聚类分析是聚类分析中一个非常活跃的领域，同
时它也是一个具有挑战性的工作。目前，高维数据聚类分析在市场分析、信息
安全、金融、娱乐、反恐等方面都有很广泛的应用。
三判别分析
判别分析又称“分辨法”,是在分类确定的条件下，根据某--研究对象的各
种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。
其基本原理是按照一定的判别准则， 建立- -个或多个判别函数，用研究
对象的大量资料确定判别函数中的待定系数，并计算判别指标。据此即可确定
某一样本属于何类。根据判别中的组数，可以分为两组判别分析和多组判别分
析;根据判别函数的形式，可以分为线性判别和非线性判别;根据判别式处理变量
的方法不同，可以分为逐步判别、序贯判别等;根据判别标准不同，可以分为距
离判别、Fisher 判别、Bayes 判别法等在市场调研中,一般根据事先确定的因
变量(例如产品的主要用户、普通用户和非用户、自有房屋或租赁、电视观众和
非电视观众)找出相应处理的区别特性。在判别分析中，因变量为类别数据，有
多少类别就有多少类别处理组;自变量通常为可度量数据。通过判别分析，可以
建立能够最大限度的区分因变量类别的函数，考查自变量的组间差异是否显著,
判断那些自变量对组间差异贡献最大，评估分类的程度，根据自变量的值将样
本归类。