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华东理工大学 20152016 学年 第 二 学期 多元统计分析与 SPSS 应用实验报告 6班级 学号 姓名开课学院商学院任课教师 马艳梅成绩实验内容:实验6判别分析方法1使用默认值进行判别分析选用数据文件data14-04将 slen,swid,plen,pwid 移入 Independents 框 将 spno 移入 Grouping Variables 框 对输出结果的认识2使用选择项进行判别分析选用数据文件data14-04将 slen,swid,plen,pwid 移入 Independents 框 将 spno 移入 Grouping Variables 框3逐步判别法实验要求:熟悉SPSS中判别分析功能AnalyzeClassifyDiscriminant2. 对 “Employee data” 进行数据整理教师评语:教师签名:年 月日实验报告:1、使用默认值进行判别分析打开 “datal4-04.sav ”文件,依次选择 AnalyzeClassify Discriminant,将变量“ slen,swid,plen,pwid” 移入 Independents 框,将变量 “spno” 移入 Grouping Variables 框,单击 Grouping Variables 框,再在 Define Range弹出框中,Minimum输入1, Maximum输入2, 如图1.1所示,单击OK输入结果如图1.2、图 1.3、图1.4、图1.5所示图 1.1Analysis Case P rocessing Su mmaryU Tnwpighted CasesNPercentValid150100.0Excluded Missing orout-of-range group0.0codesAt least one missingdiscriminating variable0.0Both missing orout-of-range groupcodes and at least one0.0missing discriminatingvariableTotal0.0Total150100.0图 1.2分析:总体样本为150 个,有效样本数为150 个,占总数的100%,无效或者未分组的样本数为0 个。 图 1.3Grou p Statisti cs分类Valid N (listwise)U TnweightedWeighted刚毛鸢尾花花萼长5050.000花萼宽5050.000花瓣长5050.000花瓣宽5050.000变色鸢尾花花萼长5050.000花萼宽5050.000花瓣长5050.000花瓣宽5050.000佛吉尼亚鸢尾花花萼长5050.000花萼宽5050.000花瓣长5050.000花瓣宽5050.000Total花萼长150150.000花萼宽150150.000花瓣长150150.000花瓣宽150150.000分析:图 1.4 为分组统计量列表Eigenvalu esFunctionEigenvalue% of VarianceCumulative%Canonical Correlation130.419a99.099.0.9842.293a1.0100.0.476a. First 2 canonical discriminant functions were used in the analysis.分析:图1.4为Fisher判别法的两个Fisher判别函数特征值。Functionl的特征值为30.419,解释了 99% 的变异典型相关系数为0.984。Function2的判别函数的特征值为0.293,解释了 1%的变异典型相关系数 为 0.476。其特征值是组间平方和与组内平方和之比。图 1.5Wilk s LambdaTes t of Func tion(s)Wilks lamhdaChi squaredfSig1 through 2.025538.9508.0002.77437.3513.000分析:图1.5为WilksLambda的值,0.025表示判别函数具有较高的判别力,概率P值.000,判别效果显 著;0.774表示判别函数,可能存在不显著变量,应当可以考虑逐步判别法,判别函数具有较低的判别力 概率P值.000,判别效果显著。图 1.6Standardized CanonicalDiscriminant Fu nction Coef ficientsFunction12花萼长 .346.039花萼宽 .525.742花瓣长.846 .386花瓣宽.613.555分析:图 1.6 标准化后费希尔判别函数系数 图 1.7Stru ctu re Mat rixFunction12花瓣长.726*.165花萼宽-.121.879*花瓣宽.651.718*花萼长.221.340*Pooled within-groups correlations betweendiscriminating variables and standardized canonical discriminant functionsVariables ordered by absolute size of correlationwithin function.* Largest absolute correlation between eachvariable and any discriminant function分析:图为1.7为结构系数又称为判别负载,实际上是某个判别变量xi与判别值y之间的相关系数,它 表达了两者之间的拟合水平:绝对值很大(接近+1 或-1),这个函数表达的信息与这个变量表达的信息 几乎完全相同,接近0,两者之间几乎没什么共同之处。图 1.8Function s at Grou p Cen troids分类Function12刚毛鸢尾花-7.392.219变色鸢尾花1.763-.737佛吉尼亚鸢尾花5.629.518Unstandardized canonical discriminant functions evaluated at group means分析:图 1.8 为各判别函数组重心矩阵2、使用选择项进行判别分析(1)打开 “datal4-04.sav” 文件,依次选择 AnalyzeClassify Discriminant,将变量“ slen,swid,plen,pwid” 移入 Independents 框,将变量 “spno” 移入 Grouping Variables 框,单击 Grouping Variables 框,再在 Define Range弹出框中,Minimum输入1,Maximum输入2,在主对话框中,单击Classify按纽,展开Classification, 对话框, Prior Probabilities 中选择 All groups equal, Use Covariance Matrix 中选择 Within groups, Plots 中 选择 Combined groups,Separate groups, Territorial map Display 中选择 Summary table, Casewise results.单 击 Continue.如图 2.1 所示图 2.1(2)在主对话框中,单击 Statistics 按纽,展开 Statistics 对话框, Descriptives 中选择 Means,Function Coefficients 中选择 Fishers,Unstandardized,Matrices 中选择 Within-groups correlation, Within-groups covariance, Separate-groups covariance,Total covarianca 如图 2.2 所示图 2.2/Discriminant Analysis: Statistics|n a c* rri rk*t!%kJ alriLJ C o L-F1 pil VC o两 Means两 Within-groups correlation1厂 Univariate ANOVAs两 Within-groups covariance厂 Boxs M两 Separate-groups covarianceFunction Coefficients两 Total covariance两 Fishers17 UnstandardizedContinueCancelHelpIJ(3)在主对话框中,单击Save按纽,展开Save New Variables的对话框,选择“Predicted group membership、Descriminant Scores、Probabilities of group membership”如图 2.3 所示单击OK,输出结果如图2.4Analysis Case P rocessing Su mmaryU Tnwpiahted CasesNPercentValid150100.0Excluded Missing orout-of-range group0.0codesAt least one missingdiscriminating variable0.0Both missing orout-of-range groupcodes and at least one0.0missing discriminatingvariableTotal0.0Total150100.0分析:总体样本为 150 个,有效样本数为 150 个,占总数的 100%,无效或者未分组的样本数为 0。Grou p Statisti cs分类MeanStd.DeviationValid N (lis twise)【UnweightedWeighted刚毛鸢尾花花萼长50.063.5255050.
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