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文档简介

逐步判别法 前面介绍的判别方法都是用已知的全部变量来建立判别式，但这些变量在判别式中所起的作用，一般来说是不同的，即各变量在判别式中的判别能力不同，有些可能起着重要作用，有些可能作用低微，如果将判别能力低微的变量保留在判别式中，不仅会增加计算量，而且会产生干扰影响判别效果，如果将其中重要变量忽略了，作出的判别效果也一定不好， 如何筛选出具有显著判别能力的变量来建立判别式呢？下面介绍一种常用的逐步判别法。如果接受这个假设，说明这K个总体的统计差异不显著，在此基础上建立的判别函数效果肯定不好，除非增加新的变量。如果H0被否定，说明这k个总体可以区分，建立判别函数是有意义的。组内离差阵（反映了同一总体样本间的差异）：总离差阵（反映了K个总体所有样本间的差异） ：检验H0的似然比统计量为 由于Wilks分布的数值表，一般书上没有，所以常用下面的近似公式。 假设计算l步，并且变量x1,x2,xL已选入，现考察第l+1步添加一个新变量xr的判别能力。此时的引入变量检验统计量为： 引入变量的检验统计量在第l+1步考察剔除已入选的变量xr的判别能力， 假设此时已选入了包括xr 在内的L个变量，则

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