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多元统计分析——判别分析实验报告.pdf

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文档编号：56631469

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1、学生实验报告学院：课程名称：多元统计分析专业班级：姓名：学号：学生实验报告学生姓名学号同组人实验项目判别分析必修选修演示性实验验证性实验操作性实验综合性实验实验地点实验仪器台号指导教师实验日期及节次一、实验目的及要求：1、目的熟悉 SPSS 统计软件，学会在统计软件 SPSS 中进行判别分析，并通过判别分析输出结果图，再进行判别分析。根据输出结果，把未分组的判给距离相近那组。2、内容及要求熟悉 spss 软件有关判别分析的操作；利用 spss 软件分析判别分析课后练习第六题，判定待判组的类别归属；输出并解释分析结果并完成实验报告。二、仪器用具：仪器名称规格/型号数量备注计算机1 有

2、网络环境SPSS 软件1 文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7

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9、码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3

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15、7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7步骤二：根据要求，采用系统聚类方法，在SPSS 中选择分析-分类-判别分析如图 2。图 2 判别分析步骤三：进行判别分析，将 X1到 X6全部选入自变量中，分组变量为组别，如图 3。图 3 判别分析选项框步骤四：在统计量选项框中选择均值，单变量，Box s M 等，如图 4；分类选项中勾选个案、摘要等，如图5。文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6

16、C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2

17、D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:

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29、P6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7四、实验结果与数据处理：1检验各组的描述统计量和对各组均值是否相等：表 1 Analysis Case Processing SummaryUnweighted Cases N Percent Valid 15 78.9 Excluded Missing or out-of-range group codes 4 21.1 At least one missing discriminating variable 0.0 Both missing or out-of-range group codes and at least

30、 one missing discriminating variable 0.0 Total 4 21.1 Total 19 100.0 表 1 反映的是有效样本量为15，变量的缺失值为4。表 2 Tests of Equality of Group MeansWilks Lambda F df1 df2 Sig.X1.997.019 2 12.981 X2.990.061 2 12.941 X3.645 3.301 2 12.072 X4.438 7.690 2 12.007 X5.174 28.557 2 12.000 X6.926.478 2 12.631 表 2 是对各组均值是否相等的

31、检验，根据P 值，我们可以在0.01 的显著性水平上拒绝 X4与 X5在三组的均值相等的假设，即认为变量X4、X5在三组的均值是有显著差异的。2.典型判别函数：表 3 EigenvaluesFunction Eigenvalue%of Variance Cumulative%Canonical Correlation dimension01 59.330a98.8 98.8.992 2.693a1.2 100.0.640 a.First 2 canonical discriminant functions were used in the analysis.表 4 Wilks LambdaTe

32、st of Function(s)Wilks Lambda Chi-square df Sig.dimension01 through 2.010 43.948 12.000 2.591 4.999 5.416 文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3

33、ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档

34、编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F

35、3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V

36、3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7

37、文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y

38、5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7由表3可以得出：第一判别函数解释了98.8%的方差，

39、第二判别函数解释了1.2%的方差，两个判别函数解释了全部的方差。表4是对两个判别函数的显著性检验，由Wilkins Lambda检验，在 0.05 的显著性水平上，根据 P值可以得到，第一个判别函数是显著的，第二个判别函数是不显著的。3.判别函数、判别载荷和各组的重心：表5 Standardized Canonical Discriminant Function CoefficientsFunction 1 2 X1-17.046-7.677 X2 14.757 9.870 X3-1.306-.513 X4 6.381-.666 X5 1.332.710 X6 4.315 1.833 表6 S

40、tructure MatrixFunction 1 2 X1.007*-.002 X5.280-.394*X4.145-.201*X3.096.104*X2.007.103*X6-.035.092*表7 Canonical Discriminant Function CoefficientsFunction 1 2 X1-1.950-.878 X2 1.748 1.169 X3-.930-.365 X4.825-.086 X5.102.054 X6 1.662.706(Constant)-78.896-30.330 文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6

41、G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W

42、8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S1

43、0W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9

44、L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H

45、4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3

46、S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5

47、R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7表8 Functions at Group Centroids组别Function 1 2 1-2.647 1.013 2 9.444-.259 3-6.797-.754 表5是标准化的判别函数，表示为：Y1=-17.046X1+14.757X2-1.306X3+6.381X4+1.332X5+4.315X6 Y2=-7.677X1+9.8

48、70X2-0.531X3-0.666X4+0.710X5+1.833X6 表6为结构矩阵，即判别载荷，表四是反映判别函数在各组的重心表7是非标准化的判别函数，表示为：Y1=-78.896-1.950X1+1.748X2-0.930X3+0.825X4+0.102X5+1.662X6 Y2=-30.330-0.878X1+1.169X2-0.365X3-0.086X4+0.054X5+0.706X6 4分类的统计结果：表8 Classification Function Coefficients组别1 2 3 X1-159.015-181.479-149.370 X2 168.068 187.7

49、15 158.749 X3-98.413-109.195-93.908 X4 58.217 68.296 54.948 X5 11.702 12.862 11.185 X6 202.770 221.972 194.625(Constant)-5628.382-6584.377-5266.780 Fishers linear discriminant functions 表8是每组的分类函数，也称费歇线性判别函数，三组的分类函数表示为：Y1=-5628.382-159.015X1+168.068X2-98.413X3+58.217X4+11.702X5+202.770X6 Y2=-6584.37

50、7-181.479X1+187.715X2-109.195X3-68.296X4+12.862X5+221.972X6 Y3=-5266.780-149.370X1+158.749X2-93.908X3+54.948X4+11.185X5+194.625X6 可以根据计算每个观测在各组的分类函数值，将观测分类到较大的分类函数值中。文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W8Y5F3 HW6C3S10W2V3 ZP2D5R9L6G7文档编码:CP6H4W

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4.3 金币

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