第十章实曰用多元统计分析.ppt

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文档介绍

10.1.3分类的形成 原则:

(1)若选出的一对变量未曾连接过,就连结为一组。

(2)若选出的变量对中,有一个已同别的连结成组,则把另一个变量 与这个组连接。

(3)若对选出的变量分别在已连结好的两组内,则把这两个组连结。; ;《应用统计学》精品课程;《应用统计学》精品课程; 通过判别分析的方法,可以构造出一个介于 和

之间的指标ZC,设Z为某个待定判别的判别值。 ; 10.2.2线性判别函数 判别函数 其中,C1,…CP是待定系数。通过下

式可以确定C1,…CP。; 10.2.3判别指标与判别法则 根据判别函数可求得 和 ,通常可以用它们的

加权平均作为判别指标,即有

; 这样我们有以下判别法则:设Z为某一判别样品的判别值,则; 10.2.4 判别函数的评价 对于判别函数 其有效性需要进行检验。

在统计学中,常采用马哈拉诺比斯D2统计量 D2可直观地设想为总体X1和X2之间的距离(称为综合距离系数函数)。

可以证明统计量 服从第一自由度为P,第二自由度为n1+n2-p-1的F分布。这样可以查F

分布进行检验并评价判别函数。

;实际中,先求出

再求出各判别变量Yt(t=1,…,p)的贡献系数

对“贡献”小的判别变量可根据实际情况筛选掉。

;《统计学》精品课程; 主成分分析法是多元统计分析中的一种,是一种简化数据结构的方法。它用于将多个变量变换为少数几个综合变量,这几个综合变量变换为少数几个综合变量,这几个综合变量可以反映原来多个变量的大部分信息,而它们相互之间又是无关的。

; 10.3.1主成分的概念 在项目管理中,假定对n个样品测定其m个指标(变量)X1,…Xm

得以下数据矩阵 以后我们将原指标记为X1,…Xm,将它们的主成分记为Y1,…,Ym.

当m=2时,原指标记为X1和X2,,其关系见下页图

; 容易看出Y1将X1和X2,的主要信

息都反映了。那么用Y1来表达X1

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