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判別分析的一般步驟及SPSS實(shí)現(xiàn),判別分析的邏輯框圖,例1:為研究某地區(qū)人口死亡狀況，已按某種方法將15個已知地區(qū)樣品分為3類，指標(biāo)含義及原始數(shù)據(jù)如下。試建立判別函數(shù)，并判定另外4個待判地區(qū)屬于哪類？,判別分析的SPSS實(shí)現(xiàn),表7.1各地區(qū)死亡概率表,(一)操作步驟1.在SPSS窗口中選擇Analyze→Classify→Discriminate，調(diào)出判別分析主界面，將左邊的變量列表中的“group”變量選入分組變量中，將—選入自變量中，并選擇Enterindependentstogether單選按鈕，即使用所有自變量進(jìn)行判別分析。,圖7.2判別分析主界面,X1,X6,2.點(diǎn)擊DefineRange按鈕，定義分組變量的取值范圍。本例中分類變量的范圍為1到3，所以在最小值和最大值中分別輸入1和3。單擊Continue按鈕，返回主界面。,判別分析的SPSS實(shí)現(xiàn),3.單擊Statistics…按鈕，指定輸出的描述統(tǒng)計(jì)量和判別函數(shù)系數(shù)。選中FunctionCoefficients欄中的Fisher’s和Unstandardized。這兩個選項(xiàng)的含義如下：Fisher’s：給出Bayes判別函數(shù)的系數(shù)。（注意：這個選項(xiàng)不是要給出Fisher判別函數(shù)的系數(shù)。這個復(fù)選框的名字之所以為Fisher’s，是因?yàn)榘磁袆e函數(shù)值最大的一組進(jìn)行歸類這種思想是由Fisher提出來的。這里極易混淆，請注意辨別。）Unstandardized：給出未標(biāo)準(zhǔn)化的Fisher判別函數(shù)（即典型判別函數(shù)）的系數(shù)（SPSS默認(rèn)給出標(biāo)準(zhǔn)化的Fisher判別函數(shù)系數(shù)）。,判別分析的SPSS實(shí)現(xiàn),注：由于SPSS中的判別分析沒有距離判別這一方法，因此距離判別法無法在SPSS中直接實(shí)現(xiàn)(但可以通過Excel等軟件來進(jìn)行手工計(jì)算)。,判別分析的SPSS實(shí)現(xiàn),單擊Continue按鈕，返回主界面。,圖7.3Statistics子對話框,判別分析的SPSS實(shí)現(xiàn),4.單擊Classify…按鈕，定義判別分組參數(shù)和選擇輸出結(jié)果。選擇Display欄中的Casewiseresults，輸出一個判別結(jié)果表，包括每個樣品的判別分?jǐn)?shù)、后驗(yàn)概率、實(shí)際組和預(yù)測組編號等。其余的均保留系統(tǒng)默認(rèn)選項(xiàng)。單擊Continue按鈕。,圖7.4Classify…子對話框,5.單擊Save按鈕，指定在數(shù)據(jù)文件中生成代表判別分組結(jié)果和判別得分的新變量，生成的新變量的含義分別為：Predictedgroupmembership：存放判別樣品所屬組別的值；Discriminantscores：存放Fisher判別得分的值，有幾個典型判別函數(shù)就有幾個判別得分變量；Probabilitiesofgroupmembership：存放樣品屬于各組的Bayes后驗(yàn)概率值。將對話框中的三個復(fù)選框均選中，單擊Continue按鈕返回。,判別分析的SPSS實(shí)現(xiàn),,圖7.5Save子對話框,6.返回判別分析主界面，單擊OK按鈕，運(yùn)行判別分析過程。,判別分析的SPSS實(shí)現(xiàn),（二）主要運(yùn)行結(jié)果解釋1.StandardizedCanonicalDiscriminantFunctionCoefficients（給出標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別函數(shù)系數(shù)）標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別函數(shù)是由標(biāo)準(zhǔn)化的自變量通過Fisher判別法得到的，所以要得到標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別得分，代入該函數(shù)的自變量必須是經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化的。2.CanonicalDiscriminantFunctionCoefficients（給出未標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別函數(shù)系數(shù)）未標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別函數(shù)系數(shù)由于可以將實(shí)測的樣品觀測值直接代入求出判別得分，所以該系數(shù)使用起來比標(biāo)準(zhǔn)化的系數(shù)要方便一些。見表7.2（a）。,判別分析的SPSS實(shí)現(xiàn),由此表可知，兩個Fisher判別函數(shù)分別為：實(shí)際上兩個函數(shù)式計(jì)算的是各觀測值在各個維度上的坐標(biāo)，這樣就可以通過這兩個函數(shù)式計(jì)算出各樣品觀測值的具體空間位置。,判別分析的SPSS實(shí)現(xiàn),表7.2（a）未標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別函數(shù)系數(shù),判別分析的SPSS實(shí)現(xiàn),3.FunctionsatGroupCentroids（給出組重心處的Fisher判別函數(shù)值）如表7.2(b)所示，實(shí)際上為各類別重心在空間中的坐標(biāo)位置。這樣，只要在前面計(jì)算出各觀測值的具體坐標(biāo)位置后，再計(jì)算出它們分別離各重心的距離，就可以得知它們的分類了。,表7.2（b）組重心處的Fisher判別函數(shù)值,4.ClassificationFunctionCoefficients（給出Bayes判別函數(shù)系數(shù)）如表7.3所示，Group欄中的每一列表示樣品判入相應(yīng)列的Bayes判別函數(shù)系數(shù)。在本例中，各類的Bayes判別函數(shù)如下：第一組：第二組：第三組：,判別分析的SPSS實(shí)現(xiàn),將各樣品的自變量值代入上述三個Bayes判別函數(shù)，得到三個函數(shù)值。比較這三個函數(shù)值，哪個函數(shù)值比較大就可以判斷該樣品判入哪一類。例如，將第一個待判樣品的自變量值分別代入函數(shù)，得到：F1=3793.77，F(xiàn)2=3528.32，F(xiàn)3=3882.48比較三個值，可以看出第一個待判樣品應(yīng)該屬于第三組。,判別分析的SPSS實(shí)現(xiàn),表7.3Bayes判別法的輸出結(jié)果,判別分析的SPSS實(shí)現(xiàn),5.CasewiseStatistics（給出個案觀察結(jié)果）在CasewiseStatistics輸出表針對每個樣品給出了了大部分的判別結(jié)果，其中包括：實(shí)際類（ActualGroup）、預(yù)測類（PredictedGroup）、Bayes判別法的后驗(yàn)概率、與組重心的馬氏距離（SquaredMahalanobisDistancetoCentroid）以及Fisher判別法的每個典型判別函數(shù)的判別得分（DiscriminantScores）。出于排版要求，這里給出結(jié)果表的是經(jīng)過加工的，隱藏了其中的一些項(xiàng)目，如表7.4所示。從表中可以看出四個待判樣本依次被判別為第三組、第一組、第二組和第三組。,判別分析的SPSS實(shí)現(xiàn),表7.4個案觀察結(jié)果表,6.由于我們在Save子對話框中選擇了生成表示判別結(jié)果的新變量，所以在數(shù)據(jù)編輯窗口中，可以觀察到產(chǎn)生的新變量。其中，變量dis-1存放判別樣品所屬組別的值，變量dis1-1和dis2-1分別代表將樣品各變量值代入第一個和第二個判別函數(shù)所得的判別分?jǐn)?shù)，變量dis1-2、dis2-2和dis3-2分別代表樣品分別屬于第1組、第2組和第3組的Bayes后驗(yàn)概率值。,判別分析的SPSS實(shí)現(xiàn),例2:對國家類別的判別,判別分析的SPSS實(shí)現(xiàn),14個國家的出生時預(yù)期壽命和成人識字率,分析?分類?判別基本設(shè)定：,判別分析的SPSS實(shí)現(xiàn),相關(guān)選項(xiàng),,,,,刀切法的分類效果,原始數(shù)據(jù)的分類效果,相關(guān)選項(xiàng),,,保存分類結(jié)果,結(jié)果分析：方差分析,識字率在各組中差別很不顯著，對分類的作用可能不大。,判別分析的SPSS實(shí)現(xiàn),Fisher判別函數(shù),D=-16.661+0.342預(yù)期壽命-0.09識字率,判別分析的SPSS實(shí)現(xiàn),兩類的重心,根據(jù)待判樣品的數(shù)據(jù)計(jì)算Fisher判別函數(shù)的值，離哪個組的重心近就歸入哪一類。,判別分析的SPSS實(shí)現(xiàn),分類函數(shù),D1=-190+5.44預(yù)期壽命-0.362識字率D2=-162+4.88預(yù)期壽命-0.214識字率,實(shí)際是Bayes判別分析的結(jié)果。把待判樣品的數(shù)據(jù)代入分類函數(shù)，哪個組的值最大就分入那個組。有幾個組就有幾個分類函數(shù)。,,判別分析的SPSS實(shí)現(xiàn),分類效果的評價,,,這里SPSS中使用的是Bayes判別的分類結(jié)果,,,,,,分類正確,,,分類錯誤,,,待判樣品的分類結(jié)果,判別分析的SPSS實(shí)現(xiàn),Thankyouverymuch!,