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文档简介
1、第8章判别分析一、判别分析简介一、判别分析简介 判别分析是一种应用性很强的统计方法。它通常是根据已有的数据资料,来建立一种判别方法,然后再来判断一个新的样品归属于哪一类。 例如,医院拥有以往就诊的各种病人的资料,包括他们的心率、血压、体温、化验指标等很多数据。现在有一个新的病人来医院就诊,对他也测量了相关的指标数据,要判断他患有哪一种病,这就属于一个判别归类的问题。又如,在矿产勘探中积累了丰富的地质资料,现在某地区新采到了一个岩石标本,要从它的基本特征判断该地区有无矿产,是贫矿还是富矿,则也需要进行判别分析。二、一般判别分析二、一般判别分析1、距离判别法、距离判别法 距离判别法是通过计算距离函
2、数来进行判别,即样品与哪个总体之间的距离最近,则判断它属于哪个总体。如何衡量样品与总体间的这种抽象的距离?我们一般利用马氏距离来描述。 二、一般判别分析二、一般判别分析2、Bayes判别法判别法 前一节介绍距离判别法十分简便实用,但是也存在一些缺点。例如,距离判别法没有考虑到关于总体的先验概率,而且没有考虑可能出现错判而带来的损失。Bayes判别法正是为了克服这些缺陷而提出来的一种判别方法。 Bayes判别法是基于Bayes统计的思想,即假定事先对所研究的对象有一定的了解,并通过先验概率分布来进行描述,当抽取样本后,用样本来修正先验概率分布,并得到后验概率分布,然后根据后验概率分布进行各种统计
3、推断。 Bayes判别法首先计算给定样品属于各个总体的条件概率,然后比较这些概率值的大小,将样品判归于条件概率最大的总体。 一般判别分析一般判别分析DISCRIM过程过程PROC DISCRIM DATA=数据集名 ; CLASS 分类变量名; VAR 变量名列表; PRIORS 概率值; BY 分组变量名;RUN;一般判别分析一般判别分析DISCRIM过程过程一般判别分析一般判别分析DISCRIM过程过程二、一般判别分析二、一般判别分析3、DISCRIM过程过程语句说明: (1)PROC语句用于规定开始运行DISCRIM过程并指定要分析的数据集名。选项有: TESTDATA=数据集名指定需要
4、进行分类的观测组成的数据集。该数据集中定量变量的名称必须和DATA=数据集中的定量变量的名称相匹配。 METHOD=选项规定进行分类的方法。 LIST规定对每个观测显示重新分类的结果。 TESTLIST规定显示TESTDATA=数据集中观测的分类结果。 二、一般判别分析二、一般判别分析3、DISCRIM过程过程 (2)CLASS语句用于规定分类变量,可以是数值型变量也可以是字符型变量。分类变量的不同取值则代表了不同的类别。 (3)VAR语句用于规定要分析的定量变量。若不使用此语句,则默认分析数据集中所有的数值型变量。 (4)PRIORS语句用于规定各类别的先验概率。 (5)BY语句规定了分组变
5、量,它使得BY过程对分组内进行处理。在使用BY语句前,应对数据集按照分组变量进行排序。三、典型判别分析三、典型判别分析1、Fisher判别法判别法 典型判别分析采用了与主成分分析和典型相关分析类似的降维技术,以找到能最好概括类别区分的变量的线性组合。降维时要求同一类中的区别尽可能小,而不同类间的区别尽可能大。 典型判别分析典型判别分析CANDISC过程过程PROC CANDISC DATA=数据集名 ; CLASS 分类变量名; VAR 变量名列表; BY 分组变量名;RUN;典型判别分析典型判别分析CANDISC过程过程典型判别分析典型判别分析CANDISC过程过程典型判别分析典型判别分析D
6、ISCRIM过程过程PROC DISCRIM DATA=典型变量数据集; CLASS 分类变量名; VAR 典型变量名;RUN;四、逐步判别分析四、逐步判别分析1、基本原理、基本原理 逐步判别分析考察了p维指标(即p个变量)对总体的区分能力是否显著,对判别分类不起作用的变量则予以删除,优化了判别的效果。 逐步判别的基本思想与我们在上一章介绍的逐步回归相似:在建立判别函数时逐个引入变量,每一步选择都一个判别能力最显著的变量进入判别函数,同时对已有的变量也进行检验,将不显著的变量剔除。直到在可选的变量中,既没有变量被选入也没有变量被删除为止。这样在最后得到的判别函数中,所有变量都是显著的。通过使用
7、逐步判别法,提高了判别样品的能力,也增强了判别函数的稳定性。 STEPDISC过程过程PROC STEPDISC DATA=数据集名 ; CLASS 分类变量名; VAR 变量名列表; BY 分组变量;RUN;逐步判别分析逐步判别分析STEPDISC过程过程逐步判别分析逐步判别分析STEPDISC过程过程逐步判别分析逐步判别分析2、STEPDISC过程过程语句说明: (1)PROC语句用于规定运行STEPDISC过程,并指定要分析的数据集名。选项有: METHOD=选项规定对判别函数中的变量进行选择的方法。 (2)CLASS语句用于规定分类变量,可以是数值型变量也可以是字符型变量。分类变量的不同取值则代表了不同的类别。 (3)VAR语句用于规定要筛选的定量变量。若不使用此语句,则默认筛选数据集中所有的数值型变量。 (4)BY语句规定了分组变量,它使得BY过程对分组内进行处理。在使用BY语句前,应对数据集按照分组变量进行排序。 四、逐步判别分析四、逐步判别分析DISCRIM过程过程 在进行逐步判别分析时,使用STEPDISC
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