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1、哈尔滨商业高校数学试验报告试验题目：_用SPSS软件来实现判别分析_姓 名：_张彦琛_ 学号：_201214390009_专 业：_数学与应用数学_日 期：_2012-10-27_成 绩一、试验目的 用SPSS软件来实现判别分析及其应用。二、试验内容 已知某探讨对象分为3类，每个样品考察4项指标，各类观测的样品数分别为7，4，6；另外还有2个待判样品分别为 第一个样品:x1=-8,x2=-14,x3=16,x4=56其次个样品:x1=92,x2=-17,x3=18,x4=3.0三、试验步骤及结论（一）试验步骤把试验所用数据从Word文档复制到Excel，并进一步导入到SPSS数据文件中进行判别
2、分析。执行菜单吩咐，单击“分析分类判别”，进行操作步骤点击确定，即可得到试验结论。（二）试验结论表一：检验结果a箱的 M35.960F近似。2.108df110df2537.746Sig.022对相等总体协方差矩阵的零假设进行检验。a. 有些协方差矩阵是奇异矩阵，因此一般程序不会起作用。将相对非奇异组的汇聚组内协方差矩阵检验非奇异组。其行列式的对数为 18.794。表一是box检验的结果。Box的检验结果是35.390，Sig.的值为0.00220.05，拒绝原假设，即每类的协差阵不完全相等。表二：特征值函数特征值方差的 %累积 %正则相关性13.116a99.699.6.8702.012a.
3、4100.0.111a. 分析中运用了前 2 个典型判别式函数。 表二是特征值。从表中知第一个特征值是3.116，方差贡献率为99.6%，累计贡献率为99.6%，推断率为99.6%，则第一判别函数有效。表三：Wilks 的 Lambda函数检验Wilks 的 Lambda卡方dfSig.1 到 2.24017.8408.0222.988.1543.985 表三给出了Fisher判别函数的有效性检验。由表三知第一个Sig.的值为0.0220.05，其次Fisher判别函数不显著，即不有效。表四：典型判别式函数系数函数12x1.010.023x2.543-.107x3.047-.024x4-.06
4、8.001(常量)9.240-1.276非标准化系数表四是典则判别式函数系数。由表中可以写出第一Fisher判别函数是y1=9.240+0.010*x1+0.543*x2+0.047*x3-0.068*x4。第一个待判样本：y1=-1.498；其次个待判样本：y1=1.571。表五：组质心处的函数类别名函数121.00-1.846-.0322.00.616.1783.001.744-.081在组均值处评估的非标准化典型判别式函数表五是组质心处的典则判别函数值。第一类的质心G1是-1.846，其次类的质心G2是0.616，第三类的质心G3是1.744。第一个待判样本：|y1-G1|=0.348,
5、|y1-G2|=2.114,|y1-G3|=3.242,由|y1-G1|y1-G2|y1-G3|,则应属于第一类。其次个待判样本：|y2-G1|=3.417,|y1-G2|=0.955,|y1-G3|=0.173，由|y1-G3|y1-G2|Y2Y3,则应属于第一类。对其次个待判样本:Y1=186.308,Y2=192.113,Y3=191.961,由Y1Y3Y2,则应属于其次类。表八：分类结果b,c类别名预料组成员合计1.002.003.00初始计数1.0061072.0004043.001056%1.0085.714.3.0100.02.00.0100.0.0100.03.0016.7.0
6、83.3100.0交叉验证a计数1.0061072.0012143.001146%1.0085.714.3.0100.02.0025.050.025.0100.03.0016.716.766.7100.0a. 仅对分析中的案例进行交叉验证。 在交叉验证中，每个案例都是根据从该案例以外的全部其他案例派生的函数来分类的。b. 已对初始分组案例中的 88.2% 个进行了正确分类。c. 已对交叉验证分组案例中的 70.6% 个进行了正确分类。 表八是预料分类结果，由表中可以看出判别率。在回代验证中，第一类正确率为85.7%，其次类的正确率为100%，第三类的正确率为83.3%。在交叉验证中，第一类正确率为85.7%，其次类的正确率为50%，第三类的正确率为66.7%。在整体中，对原始分组案例中的88.2%个进行了正确分类，对交叉验证分组案例中的70.6%个进行了正确分类。四、心得体会1. 通过这次上机试验，我学会了用SPSS软件来实现判别分析，用所学的来解决实际问题。2通过老师的讲解，学会了如何操作SPSS软件，知道如何分析所得到的试验结果，读懂试验表格。3.实际生活中许多的问题都会用到多元回来分析模型，因此应当充分了解判别分析的思想，将实际问题进行数字化，建立正确的模型。
