判别分析法讲稿.ppt
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1、判别分析法第一页,讲稿共三十九页哦判判 别别 分分 析析 前面讲述了不同种聚类分析的方法,不论是哪前面讲述了不同种聚类分析的方法,不论是哪种方法,聚类分析都是直接比较各事物之间的性质,种方法,聚类分析都是直接比较各事物之间的性质,将性质相近的归为一类,将性质差别较大的归入不将性质相近的归为一类,将性质差别较大的归入不同的类。同的类。第二页,讲稿共三十九页哦判别分析,也是一种比较常用的分类分析方法。判判别分析,也是一种比较常用的分类分析方法。判别分析先根据已知类别的事物的性质,利用某种技别分析先根据已知类别的事物的性质,利用某种技术建立函数式,然后对未知类别的新事物进行判断术建立函数式,然后对未
2、知类别的新事物进行判断以将之归入已知的类别中。以将之归入已知的类别中。第三页,讲稿共三十九页哦可以利用判别分析来对聚类分析结果的准确性进可以利用判别分析来对聚类分析结果的准确性进行检验。聚类分析分成几类后,即可以作为判别行检验。聚类分析分成几类后,即可以作为判别分析的类别输入,进行判断。分析的类别输入,进行判断。第四页,讲稿共三十九页哦 定义:判别分析先根据已知类别的事物的性质定义:判别分析先根据已知类别的事物的性质(自变量),建立函数式(自变量的线性组合,即(自变量),建立函数式(自变量的线性组合,即判别函数),然后对未知类别的新事物进行判断以判别函数),然后对未知类别的新事物进行判断以将之
3、归入已知的类别中。将之归入已知的类别中。14.1 统计学上的定义和计算公式统计学上的定义和计算公式第五页,讲稿共三十九页哦 判别分析有如下的假定:判别分析有如下的假定:预测变量服从正态分布。预测变量服从正态分布。预测变量之间没有显著的相关。预测变量之间没有显著的相关。预测变量的平均值和方差不相关。预测变量的平均值和方差不相关。预测变量应是连续变量,因变量(类别或组预测变量应是连续变量,因变量(类别或组别)是间断变量。别)是间断变量。两个预测变量之间的相关性在不同类中两个预测变量之间的相关性在不同类中是一样的。是一样的。第六页,讲稿共三十九页哦 在分析的各个阶段应把握如下的原则:在分析的各个阶段
4、应把握如下的原则:事前组别(类)的分类标准(作为判别事前组别(类)的分类标准(作为判别分析的因变量)要尽可能准确和可靠,否则会分析的因变量)要尽可能准确和可靠,否则会影响判别函数的准确性,从而影响判别分析的影响判别函数的准确性,从而影响判别分析的效果。效果。所分析的自变量应是因变量的重要影响因所分析的自变量应是因变量的重要影响因素,应该挑选既有重要特性又有区别能力的变量,素,应该挑选既有重要特性又有区别能力的变量,达到以最少变量而有高辨别能力的目标。达到以最少变量而有高辨别能力的目标。初始分析的数目不能太少。初始分析的数目不能太少。第七页,讲稿共三十九页哦第八页,讲稿共三十九页哦第九页,讲稿共
5、三十九页哦第十页,讲稿共三十九页哦 这些判别函数是各个独立预测变量的线性组这些判别函数是各个独立预测变量的线性组合。程序自动选择第一个判别函数,以尽可能多合。程序自动选择第一个判别函数,以尽可能多地区别各个类,然后再选择和第一个判别函数独地区别各个类,然后再选择和第一个判别函数独立的第二个判别函数,尽可能多地提供判别能力。立的第二个判别函数,尽可能多地提供判别能力。程序将按照这种方式,提供剩下的判别函数。判程序将按照这种方式,提供剩下的判别函数。判别函数的个数为别函数的个数为k k。第十一页,讲稿共三十九页哦图图图图14-22 14-22 判判判判别别别别分析的示意分析的示意分析的示意分析的示
6、意图图图图第十二页,讲稿共三十九页哦 研究问题研究问题 调查了调查了1515个公司的组织文化、领导角色和员工个公司的组织文化、领导角色和员工发展发展3 3个方面内容作为预测变量,因变量为公司对员个方面内容作为预测变量,因变量为公司对员工的吸引力。为符合研究问题,将公司对员工的吸工的吸引力。为符合研究问题,将公司对员工的吸引力根据被测的实际填答情形,划分为高吸引力组引力根据被测的实际填答情形,划分为高吸引力组(group=1group=1)、中吸引力组()、中吸引力组(group=2group=2)和低吸引力)和低吸引力组(组(group=3group=3)。数据如表)。数据如表14-414-4
7、所示。所示。14.2 SPSS中实现过程中实现过程第十三页,讲稿共三十九页哦表表表表14-414-4不同不同不同不同类类类类的不同公司特点的不同公司特点的不同公司特点的不同公司特点公 司组 织 文 化领 导 角 色员 工 发 展GroupMicrosoft80.0075.0090.001IBM85.0090.0090.001Dell85.0085.0060.001Apple90.0075.0090.001联想99.00714.0080.001NPP814.0089.0090.002北京电子79.0095.0097.003清华紫光89.0081.0082.001北大方正75.0095.0096.
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