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文档简介
的，只不过定义距离的方法不同而已。理论和实践都证明，Fisher判别准则和Bayes判别准则的效果是等价的。Bayes判别模型（一般模型一个有p个变量的样本可以看做是pR中的一个点，一组样本可以看作是R中由若干个点组成的区域。分析中，把R空间划分成互不相交的t个区域，的一类。对于一个待判样本X(x1,x2, ,xp)，根据判别函数找出它属于t个区对于一个样本X(x1,x2 ,xp)，假设来自各类的先验概率相等，则X来自第类的后验概率的Bayes为P(jx)
qjpjkkqtpt
pj(xjpqjj类的先验概率，q
nj为第j类样本数，n（1）exp[0.5D2P(jx)
jSUMexp[0.5D2j
kjD2x为广义平方（马氏）D2xXj类的马氏距离。Xj第jD2(x)g(X,j)g(X 在假设H01
成立的条件下，检验 协方差矩阵是否2RH0ln[
Npn/]N(j)pn(j)/jsn(j)/
2p23p式中：V
sN/2
,RH01.0
n(
N6p1)(k1)其中：k为类数；p为变量数；Nk类总观察数；n（j）j类的观察数；s逐步判别模型（模型的扩展Xim个自变量存在相关关系，选择变量进入模型依据的假设采用WilksLambdaWilks’Lambda统计量及对其检验的F值的计算方法是：先指定引入变量的显著SLESLS，在得出类内离差矩阵W和总的离差矩阵T之后，引入变量的Wilks’Lambda统计量是： r1,2,
(tt式中：WppWrrtppT 行第rr1,2,,t为函数内已有p个变量的情况下，再引入Xr时的值越小，则Xr的识别能力越强。检验的FF(g1,ng1)1r1,2,,tngr1,2, g式中：g为分类数；n为总观测数；pF值大于SLE时，则将此Xr引入判别函数。剔除变量的WilksLambdar(
(ptWrr(p)tW越大，则Xr的判别能力越差。对r可按下式进行F1r(r1r(r(F(g1,ngp1)
g若F值小于S
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