多元统计分析实验报告-判别分析

1、页眉2015 20址学年第 一 学期实验报告课程名称：多兀统计分析实验项目：判别分析实验类别：综合性） 设计性 口 验证性口专业班级：姓 名：学 号：实验地点：统计与金融创新实验室（新 60801）实验时间：指导教师：曹老师成 绩：数学与统计学院实验中心制页脚一、实验目的让学生掌握判别分析的基本步骤和分析方法；学习SPSS统计分析从入门到精通P307-P320的内容，掌握一般判别分析与逐 步判别分析方法。二、实验内容1、 应用胃病患者的测量数据和表征企业类型的数据 .sav，掌 握一般判别分析与逐步判别分析方法。 数据来源于spss统计分析从 入门到精通数据文件第12章的数据。2、参考教材例4

2、-2的数据进行分析，数据见文件何晓群多元统计 分析（数据）中的例4-2new。三、实验方案（程序设计说明）四、程序运行结果1. （1）分析案例处理摘要未加权案例N百分比有效1493.3缺失或越界组代码16.7至少一个缺失判别变量0.0排除的缺失或越界组代码还有至少0.0一个缺失判别变量合计16.7合计15100.0组统计量类别均值标准差有效的N （列表状态）未加权的已加权的铜蓝蛋白188.6057.13855.000蓝色反应150.4016.50255.000胃癌患者尿吲哚乙酸13.805.93355.000中性琉化物20.0013.32355.000铜蓝蛋白156.2547.50044.00

3、0蓝色反应118.7514.10444.000萎缩性胃炎尿吲哚乙酸7.501.73244.000中性琉化物14.508.38644.000铜蓝蛋白151.0033.80155.000蓝色反应121.4013.01255.000其他胃病尿吲哚乙酸5.001.87155.000中性琉化物8.007.31455.000铜蓝蛋白165.9346.7871414.000蓝色反应131.0020.2031414.000合计尿吲哚乙酸8.865.3181414.000中性琉化物14.1410.7261414.000汇聚的组内矩阵铜蓝蛋白蓝色反应尿吲哚乙酸中性琉化物铜蓝蛋白2217.995-168.268-4

4、8.264158.682蓝色反应-168.268214.83212.082-13.773协方差尿吲哚乙酸-48.26412.08214.891-8.273中性琉化物158.682-13.773-8.273103.182a.协方差矩阵的自由度为 11协方差矩阵类别铜蓝蛋白蓝色反应尿吲哚乙酸中性琉化物铜蓝蛋白3264.800-711.300-103.350402.000蓝色反应-711.300272.3009.100-39.750胃癌患者尿吲哚乙酸-103.3509.10035.200-25.000中性琉化物402.000-39.750-25.000177.500萎缩性胃炎铜蓝蛋白2256.250

5、138.750-27.500-110.8335蓝色反应138.750198.91720.50074.167尿吲哚乙酸-27.50020.5003.00012.333中性琉化物-110.83374.16712.33370.333铜蓝蛋白1142.500144.500-8.750117.500蓝色反应144.500169.3008.750-53.750其他胃病尿吲哚乙酸-8.7508.7503.500-7.000中性琉化物117.500-53.750-7.00053.500对数行列式类别秩对数行列式胃癌患者420.943萎缩性胃炎ab其他胃病415.315汇聚的组内420.116打印的行列式的秩和

6、自然对数是组协方差 矩阵的秩和自然对数。a. 秩 4b. 案例太少无法形成非奇异矩阵检验结果a箱的M26.091近似。1.121df110Fdf2305.976Sig.345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 21.390。特征值函数特征值方差的%累积%正则相关性13.167a95.295.2.8722.159a4.8100.0.370a.分析中使用了前2个典型判别式函数Wilks 的 Lambda函数检验Wilks 的Lambda卡方dfSig.1到2.2071

7、4.9588.0602.8631.3983.706标准化的典型判别式函数系数函数12铜蓝蛋白.443-.295蓝色反应.605-.753尿吲哚乙酸.685.532中性琉化物.347.668结构矩阵函数12尿吲哚乙酸.623*.309铜蓝蛋白.229*-.031蓝色反应.611-.630*中性琉化物.294*.527判别变量和标准化典型判别式函数之间的汇聚组间相关性按函数内相关性的绝对大小排序的变 量。*.每个变量和任意判别式函数间最大 的绝对相关性典型判别式函数系数函数12铜蓝蛋白.009-.006蓝色反应.041-.051尿吲哚乙酸.177.138中性琉化物.034.066（常量）-9.02

8、35.622非标准化系数组质心处的函数类别函数12胃癌患者2.092-.072萎缩性胃炎-.825.527其他胃病-1.431-.349在组均值处评估的非标准化典型判别式函数组的先验概率类别先验用于分析的案例未加权的已加权的胃癌患者.35755.000萎缩性胃炎.28644.000其他胃病.35755.000合计1.0001414.000分类函数系数类别胃癌患者萎缩性胃炎其他胃病铜蓝蛋白.154.122.122蓝色反应.780.629.649尿吲哚乙酸.865.429.201中性琉化物.131.071-.008（常量）-81.468-50.292-50.128Fisher的线性判别式函数区域图

9、-8.0-6.0-4.0-2.0.0 2.04.06.08.0+ + + + +8.0 +21+II2111I21i1I21i1I21iII21i6.0 + 21+1I21I1I221I1I32221I1I 332221III 332222114.0 +33322+ 21 +1I3322221I1I3332221II332221典则判别函数2+2133222I#3332221I2.0 +IIIIIIIIII.0 +IIIIIIIIII-2.0 +IIIIIIIIII-4.0 +III+33222+ 21 +3332221332221332222133322* 213322221+33322 +

10、21*+*3322 21332213313131+ 31+3131313131+31+3131II 31II31II31I-6.0 +31+I31II31II31II31II31I-8.0 +31+-8.0-6.0-4.0-2.0.02.04.06.08.0典则判别函数 1区域图中使用的符号符号组标签1 1胃癌患者2 2萎缩性胃炎3 3其他胃病*表示一个组质心2.11樹暫WAM 类S觸也汁啧 圖樹其耒测 oo OH分类结果a类别预测组成员合计胃癌患者萎缩性胃炎其他胃病胃癌患者4015萎缩性胃炎0314计数其他胃病0145未分组的案例0011初始胃癌患者80.0.020.0100.0萎缩性胃炎.

11、075.025.0100.0%其他胃病.020.080.0100.0未分组的案例.0.0100.0100.0a.已对初始分组案例中的78.6%个进行了正确分类。分析案例处理摘要未加权案例N百分比有效2993.5缺失或越界组代码26.5至少一个缺失判别变量0.0排除的缺失或越界组代码还有至少0.0一个缺失判别变量合计26.5合计31100.0组统计量Group均值标准差有效的N （列表状态）未加权的已加权的3640.78267471732.34467534855.000x1224400464200666.639518083229.85940846655.000x2594902031801709.

12、21054749423.83113744855.000x3795870486970586.681081039145.74754329455.0001x415930018800x51334.93918986353.26112119755.000871840578600931.561032197287.29283382455.000x618310583100814.191150933269.65130565155.000x753990237300260.86584182142.303649559855.000x800313561301674.38215879524.9887664831313.00

13、0x1309040780200335.326281081157.7913412451313.000x272827207500917.158655004320.2398074321313.0002x391270860200316.39963134990.36406153201313.000x49544610410541.528070391210.9652619661313.000x514790270600x6353.44607864726055166.8627611835091201313.000444.169265921173.2054948661313.000x729334747240122

14、.83209782843.88387825851313.000x823597042751621.79674326278.7714725031111.000x1287110797100449.20546612967.84648579011111.000x27872018630983.385217780212.7875868381111.000x353560133250275.98939754347.32575515641111.000x489720424903x5639.430727434117.4045769931111.00091230389040421.895272149119.13082

15、35521111.000x630980343900551.125263323128.8345284041111.000x79250079464015161716495381111.000x863634529781993.47053840899.2293664212929.000x1561970852000435.644805927184.7580667842929.000x2865557141501078.83974648415.2818907262929.000x3757100575300347.671861576141.4487751782929.000x4830

16、10609850合计x5715.458581593355.9055614782929.00053630251700479.084557829271.9667329982929.000x605900301840548.535658903216.4131981762929.000x771340433800157.37077773562.43063937372929.000x83821891210组均值的均等性的检验Wilks 的LambdaFdf1df2Sig.x1.27534.246226.000x2.5829.342226.001x3.49713.135226.000x4.36722.4652

17、26.000x5.33026.371226.000x6.38920.396226.000x7.6237.871226.002x8.36322.788226.000对数行列式Group秩对数行列式1ab2868.6433866.156汇聚的组内874.054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。a. 秩 5b. 案例太少无法形成非奇异矩阵检验结果a箱的M173.333近似。2.845df136Fdf21524.161Sig.000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。

18、其行列式的对 数为 75.391。特征值函数特征值方差的%累积%正则相关性18.936 a89.889.8.94821.020 a10.2100.0.711a.分析中使用了前2个典型判别式函数Wilks 的 Lambda函数检验Wilks 的Lambda卡方dfSig.1到2.05067.47916.0002.49515.8167.027标准化的典型判别式函数系数函数12x1.698-.918x2-1.219.226x3-.406.130x41.192-.890x5.8171.001x6.740-.354x7-1.677.411x8.5391.045结构矩阵函数12x1.529*.365x4.

19、438*.123x8.383.659*x5.436*.571x2.214.551 *x6x7x3.384.209.314.494.461.355判别变量和标准化典型判别式函 数之间的汇聚组间相关性按函数内相关性的绝对大小排 序的变量。*.每个变量和任意判别式函数间 最大的绝对相关性典型判别式函数系数函数12x1.001-.002x2-.008.002x3-.001.000x4.013-.010x5.004.005x6.004-.002x7-.009.002x8.014.027（常量）-4.187-1.808非标准化系数组质心处的函数Group函数1215.991.5402-.510-1.0473-2.121.991在组均值处评估的非标准化典型判别式函数分类处