《判别分析的案例分ppt课件》由会员分享，可在线阅读，更多相关《判别分析的案例分ppt课件（16页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、.,判别分析的案例分析,.,4. 实例分析,例1、 为研究舒张期血压和血浆胆固醇对冠心病的作用，某医师测定了5059岁冠心病人15例和正常人16例的舒张压和胆固醇指标，结果如下表所示。试做判别分析，建立判别函数以便在临床中用于筛选在临床中用于筛选冠心病人（数据文件：discriminant.sav）,.,.,操作步骤：,Step1：读取数据文件discriminant.sav。其中，变量名“舒张压”、“胆固醇”代表两项指标值。病人资料和正常人资料合并一同输入，定义变量名为“组别”的变量用于区分冠心病人资料和正常人资料，即冠心病人资料的“组别”值均为1，正常人资料的“组别”值均为2. Step2
2、:选择“Analysis” “Classify” “Discriminant”命令，在“Discriminant Analysis”对话框中，选择“组别”变量进入“Grouping Variable”文本框；单击“Define Range”按钮，在“Minimum”文本框中输入1，在“Maximum”文本框中输入2，单击“Continue”按钮，返回主对话框。 Step3：选择变量“舒张压”和“胆固醇”移动到“Independ ents”列表框中，本例选择“Enterindependents together”判别方式作为判别分析的方法。,.,Step4：单击“Statistics”按钮，在“
3、Descriptive”选项中选择“Mean”；在“Function Coefficients”选择“Unstandardized”。单击“Continue”按钮，返回主对话框。 Step5：单击“Classify”按钮，在“Plot”选项组中选择“Combined-groups”选项，在“Display”选项组中选择“Cas ewise result”和“Summmary table”选项；单击“Continue”按钮，返回主对话框。 Step6：单击“Save”按钮，在弹出的对话框中选择“Pred icted group membership”选项，单击“Continue”按钮，返回主对话
4、框。 Step7：单击“OK”按钮，执行判别分析操作。,.,判别分析的结果,1、分析个案综合统计量 表1.2和表1.3所示为系统处理的数据简明表明中的数据，按变量“组别”分组共有31个样本为判别基础数据进入分析，其中第一组十五例，第二组十六例。,Analysis Case Processing Summary,表1.2 分析个案综合统计量,.,2、分组统计量 表1.3所示为分组统计量列表。表中给出分组变量和合计的均数（means）、标准差（standard deviation）和有效个案的例数。,Group Statistics,表1.3 分组统计量,.,3、典型判别函数的特征函数的特征值表
5、表1.4所示是典型判别函数的特征值表，其特征（Eigen value）为组间平方和与组内平方和之比，计算得0.713，典型相关系数（Canonical Corr）为0.645。,Eigenvalues,a First 1 canonical discriminate functions were used in the analysis.,表1.4 典型判别函数的特征值表,.,4、Wilks检验结果 表1.5所示为典型判别分析的Wilks检验结果。其中Wilks值为0.584，卡方检验统计量的观测值为15.071，概率P值为0.001，小于0.05。,Wilks Lambda,表1.5 Wil
6、ks 检验,.,5、标准化典型判别函数系数 表1.6给出典型判别函数的系数，其标准化函数为： 根据判别函数方程的标准化系数，确定各变量对结果的作用大小，本例舒张压的标准化系数为0.873，大于胆固醇的标准化系数0.669，因而舒张压对冠心病的影响作用大于胆固醇。,Standardized Canonical Discriminant Function Coefficients,表1.6 标准化典型判别函数系数,.,6、典型判别函数系数 表所示为典型判别函数的系数，其典型函数为：,Canonical Discriminant Function Coefficients,Unstandardize
7、d coefficients,表1.7典型判别函数系数,.,7、分类过程摘要 表1.8分类过程摘要，显示参与分类的个案例数和剔除例数,Classification Processing Summary,表1.8分类过程摘要,.,8、个案统计量表 表1.9所示为原始数据逐一回代的判别结果和预测分类的结果显示，其中病人组有3人被错判（标注*者，编号为1，6，7）正常人组有3人被错判（标注*者，16，17，18）,.,9、分类结果 表1.10给出分类结果。最后系统对回代判别情况做出评价，即病人组正确率为75.0%。正常人组为86.7%，总判别正确率为80.65%，说明该判别函数的正确率还是较高的。,
8、Classification Results(a),a 80.6% of original grouped cases correctly classified.,表1.10 分类结果,.,例2、某气象站预报某地区有无春旱的观测资料中， 与 是与气象有关的综合预报因子，数据包括发生春旱的6个年份的 和 的观测值和无春旱的8个年份的相应观测值（见下表），试建立距离判别函数并估计误判率。,某地区有无春旱观测数据,.,例3、1991年全国大陆个省市、自治区城镇居民月平均收入情况见表，考察下列指标：（元/人） X1：人均生活费收入； X2：人均全民所有制职工工资； X3：人均来源于全民标准工资； X4：人均集体所有制工资； X5：人均集体职工标准工资 X6：人均各种奖金及超额工资； X7：人均各种紧贴； X8：职工人均从工作单位得到的其他收入； X9：个体劳动者收入,试判定广东和西藏属于哪种收入类型，并确定回代误判概率与交叉误判概率。,
