判别分析SPSS应用学习教案

会计学1判别分析判别分析SPSS应用应用第一页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第1页/共116页第二页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第2页/共116页第三页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第3页/共116页第四页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第4页/共116页第五页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf总负债率总负债率收益性指标收益性指标短期支付能短期支付能力力生产效率指生产效率指标标类别类别-.45-.411.09.451-.56-.311.51.161.06.021.01.401-.07-.091.45.261-.10-.091.56.671-.14-.07.71.281-.23-.30.22.181.07.021.31.251.01.002.15.701-.28-.231.19.661.15.051.88.271.37.111.99.381-.08-.081.51.421.05.031.68.951.01.001.26.601.12.111.14.171-.28-.271.27.511.51.102.49.542.08.022.01.532第5页/共116页第六页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf.38.38.11.113.273.27.55.552 2.19.19.05.052.252.25.33.332 2.32.32.07.074.244.24.63.632 2.31.31.05.054.454.45.69.692 2.12.12.05.052.522.52.69.692 2-.02-.02.02.022.052.05.35.352 2.22.22.08.082.352.35.40.402 2.17.17.07.071.801.80.52.522 2.15.15.05.052.172.17.55.552 2-.10-.10-1.01-1.012.502.50.58.582 2.14.14-.03-.03.46.46.26.262 2.14.14.07.072.612.61.52.522 2-.33-.33-.09-.093.013.01.47.472 2.48.48.09.091.241.24.18.182 2.56.56.11.114.294.29.45.452 2.20.20.08.081.991.99.30.302 2.47.47.14.142.922.92.45.452 2.17.17.04.042.452.45.14.142 2.58.58.04.045.065.06.13.132 2.04.04.01.011.501.50.71.71待判待判-.06-.06-.06-.061.371.37.40.40待判待判第6页/共116页第七页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf.07.07-.01-.011.371.37.34.34待判待判-.13-.13-.14-.141.421.42.44.44待判待判.15.15.06.062.232.23.56.56待判待判.16.16.05.052.312.31.20.20待判待判.29.29.06.061.841.84.38.38待判待判.54.54.11.112.332.33.48.48待判待判第7页/共116页第八页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf企业序号判别类型判别函数得分判别为1的概率判别的为2概率11-.56509.69479.3052121-.89817.80234.1976631-.59642.70620.2938041-1.02182.83420.1658052.25719.35312.6468862.34253.32005.6799572.27925.34442.65558821.24010.09012.90988第8页/共116页第九页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第9页/共116页第十页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第10页/共116页第十一页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第11页/共116页第十二页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zfv二、判别分析的二、判别分析的基本要求：基本要求： 1 1、分组类型在两组以上；、分组类型在两组以上； 2 2、第一阶段每组样本（或案例）个数至少一个以上；、第一阶段每组样本（或案例）个数至少一个以上； 3 3、解释变量必须是可测量的、解释变量必须是可测量的v三、判别分析与聚类分析的比较三、判别分析与聚类分析的比较： 1 1、判别分析是在已知研究对象分成若干类型并已取得各种类型的一批已、判别分析是在已知研究对象分成若干类型并已取得各种类型的一批已知样本的观测数据，在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知样本的观测数据，在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样本进行判别分类。知类型的样本进行判别分类。 2 2、聚类分析则是对研究对象的类型未知的情况下，对其进行分、聚类分析则是对研究对象的类型未知的情况下，对其进行分类的方法。类的方法。第12页/共116页第十三页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第13页/共116页第十四页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第14页/共116页第十五页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第15页/共116页第十六页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第16页/共116页第十七页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf),(),(22121222222121GydGydGdGdGGdGdG如待判，如，如，yyyyyy第17页/共116页第十八页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf)()()()(),(),(1112121222 yyyyyyGdGd22211yyy12 )(2211y)()(21211)(2)( 221121y221令),()(21paaa211)2(1111 11yyy第18页/共116页第十九页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf0)(0021YWWGWG如待判，。）（如，）（如，yyyy）yyy()()(W)()(111pppyayay 当 和已知时， 是一个已知的p维向量，W（y）是y的线性函数，称为线性判别函数。称为判别系数。用线性判别函数进行判别分析非常直观，使用起来最方便，在实际中的应用也最广泛。21,)(211第19页/共116页第二十页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第20页/共116页第二十一页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf变量均值向量协方差矩阵优秀一般资金利润率13.55.468.3940.2421.41 劳动生产率40.729.840.2454.5811.67 产品净值率10.76.221.4111.677.90第21页/共116页第二十二页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf1230.605810.253621.8367918.7359yxxx 10.60581 7.80.2536239.1 1.836799.618.735964.08920y 20.605818.10.2536234.21.836796.918.735962.29560y 第22页/共116页第二十三页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf),(),(22121222222121GydGydGdGdGGdGdG如待判，如，如，yyyyyy)()()()(),(),(111121221222yyyyyyGdGd第23页/共116页第二十四页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zfiu)()(),(12iiiGdyyyiii 1211yyy)5 . 0( 211iiiyy 1y第24页/共116页第二十五页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf)5 . 0()(1iiiiyf 1y令)5 . 0()(1iiiiyf 1y判别规则为likilGyyfyf，则)(max)(1注注：这与前面所提出的距离判别是等价的.).,(min),()(max)(2121ikilikilGydGydyfyf，意味着第25页/共116页第二十六页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zfiu第26页/共116页第二十七页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第27页/共116页第二十八页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zfkGGGG321,iG)(xfiiG,2 , 1,kiqi121kqqqiGiGkixfqxfqxGPkiiiiii2 , 1)()()(1)(max)(,1xGPxGPGxikill若第28页/共116页第二十九页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf2G3G1G0 x,30. 0,65. 0,05. 0321qqq10. 0)(01xf63. 0)(02xf4 . 2)(03xf0 x004.01345.1005.04 .230.063.065.010.005.010.005.0)()()(31001101iiixfqxfqxGP361.01345.14095.04 .230.063.065.010.005.063.065.0)()()(31002202iiixfqxfqxGP635.01345.172.04 .230.063.065.010.005.04 .230.0)()()(31003303iiixfqxfqxGP第29页/共116页第三十页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第30页/共116页第三十一页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf)/()()/(/(坏人做好事坏人好人做好事好人好人做好事好人做好事）好人PPPPPPP82. 02 . 05 . 09 . 05 . 09 . 05 . 0 )/()()/(/(坏人做好事坏人好人做好事好人坏人做好事坏人做好事）坏人PPPPPPP18. 02 . 05 . 09 . 05 . 02 . 05 . 0)()|()()|()|(iiiiiBPBAPBPBAPABPBayesBayes公式：公式：第31页/共116页第三十二页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf特别，总体服从正态分布的情形特别，总体服从正态分布的情形),(max)(100kiiillxfqxfq则 判给 。0 xlG)()(21exp)2(1)()(1)(21iiiiixxxf若)()(21exp)2(1)(,)(1)(21iiiiiiixxqxfq则第32页/共116页第三十三页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf)(ln()(xiiifqxz|ln21lniiq)()(21)(1)(iiixx问题转化为若 ，则判 。)(max)(1xZxZikillGx第33页/共116页第三十四页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zfiiqxzln)()(21(i)1(i)(x)xiqln221)(i)1(i)(x)x令 )(i)1(i)(x)(xiiqxFln2)(问题转化为若 ，则判 。)(min)(1xPxPikillGx(i)1)(i1)(ix2ln2)(iiqxP当协方差阵相等 k1第34页/共116页第三十五页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf)21(ln2)(xx1(i)(i)1(i)iiqPxx1)(i(i)1)(i21ln)(iiqm)(max)(1xmxmikil令问题转化为若 ，则判 。lGx当先验概率相等，kqqk11)(xmi(i)1(i)21x1(i)完全成为距离判别法 。判别准则判别准则1 1：后验概率最大：后验概率最大 即判断即判断x x来自后验概率最大的总体来自后验概率最大的总体第35页/共116页第三十六页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第36页/共116页第三十七页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf1617第37页/共116页第三十八页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf原始类判类后验概率1 后验概率2 后验概率3 后验概率4 后验概率555000.0000100.99999110.870790.005290.123790.000140440.039520.016050.146350.787140.01095220.048270.910020.036110.00560130.3810.198530.410760.00970.00001130.22920.108830.634830.026810.00032110.64920.211280.138960.000560550.000140.000060.002060.233910.76384330.188840.006160.80490.00010330.096240.001720.901690.000330.00003440.008910.302990.012160.67590.00004110.796190.003280.200270.00020.00006330.263540.010660.684580.039750.00147220.082620.832040.019820.065520440.000020.001160.000060.998130.00062330.115070.016510.367210.293970.20724310.671840.239020.08880.000340第38页/共116页第三十九页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf用P(j/i)表示将来自总体Gi的样品错判到总体Gj的条件概率。C(j/i)C(j/i)表示相应错判所造成的损失表示相应错判所造成的损失。则平均错判损失为：kiijiijPijCqECM1)/()/(使ECM最小的分划，是Bayes判别分析的解。jDiijdxxfGDXPijp)()/()/(ji 第39页/共116页第四十页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zfkiqi, 3 , 2 , 1,【定理】若总体G1，G2，Gk的先验概率为且相应的密度函数为，样本来自而误判为的损失为，则划分的ayes解为：kihhDjkjii, 3 , 2 , 1, )(min)(|1xxx其中kiiijfijCqh1)()/()(xx,2 , 1),(kixfiiGjG)( ijC第40页/共116页第四十一页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zfkiiijfijCqh1)()/()(xx第41页/共116页第四十二页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf判别为 G1 G2 G3 G1 C(1/1)=0 C(2/1)=20 C(3/1)=80 G2 C(1/2)=400 C(2/2)= 0 C(3/2)=200 真 实 组 G3 C(1/3)=100 C(2/3)=500 C(3/3)=0 先验概率 P1=0.55 P2=0.15 P3=0.30 概率密度 f1=0.46 f2=1.5 F3=0.70 第42页/共116页第四十三页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第43页/共116页第四十四页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第44页/共116页第四十五页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第45页/共116页第四十六页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第46页/共116页第四十七页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf X不能使总体单位尽可能分开的方向u能使总体单位尽可能分开的方向 第47页/共116页第四十八页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf21nn 和ppxcxcxcy2211pCCC,21第48页/共116页第四十九页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf), 2 , 1()min(), 2 , 1()min()max(222bbbiaaaibaniyyniyyyyBAFisher和量集中，即应该尽；而同一总体的投影点分散，即的头影点应尽量、的思想：不同总体由.)()()(),(1212221准则要求取最大值就满足则只要构造统计量FisherFyyyyyycccFbanibbiniaaibam第49页/共116页第五十页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf), 2 , 1(0.)(,),(22112121micFxcxcxcXyccccccFimmmm为此，只需要令：从而可以得出判别函数的值的最大值点确定出参数求第50页/共116页第五十一页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf)( )()( )()(1)(111212122112222212111212111BlBliniBjBjiAlAliniAjAjijliBniBiBbBiiAniAiAaAiBiAiimmmmmmmmmmxxxxxxxxsxxxnxxxxnxxxddcscscsdcscscsdcscscsbaba其中第51页/共116页第五十二页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf)(AX)(BX.2 , 1,pksdkkdscdsc1mmxcxcxcXy2211)()()(,BAyy21)2(2)1(10nnynyny第52页/共116页第五十三页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf)()(BAyy假定时，不确定；类；时，判新样本属类；时，判新样本属yyByyAyy000)()(BAyy假定时，不确定；类；时，判新样本属类；时，判新样本属yyAyyByy000第53页/共116页第五十四页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第54页/共116页第五十五页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zfppxcxcxY 11)(kkGGG,2112kk,1)1()1(11,nXX)2()2(12,nXX第55页/共116页第五十六页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zfnnnnk 21 intitiiXnX1)(1第i个总体的样本均值向量 kiiiXnnX11综合的样本均值向量 intiitiitiXXXXV1)()()(第i个总体样本组内离差平方和 kVVVE 21综合的组内离差平方和第56页/共116页第五十七页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf组间离差平方和 kiiiiXXXXnB1)( iinintitiitiitiyYYYYYYV11)()(2)()()(CVCi kikiiiyECCCVCVE1102011()()()inkiiiiiiiBn YYn YYYYC BCppxcxcxY 11)(因为第57页/共116页第五十八页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zfppxcxcxY 11)(max)(002 ECCBCCEBC。最大的特征根相对于的最大值是1002)(EBECCBCCEBC 1),(1111pccCppxcxcxY11111)(而 所对应的特征向量即 。FisherFisher样品判别函数是第58页/共116页第五十九页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第二大的特征根相对于的最大值是EBECCBCCEBC002)(),(2122pccCppxcxcxY21122)(第59页/共116页第六十页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf200( )BC BCCEC EC12p121285%kp第60页/共116页第六十一页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf), 2 , 1(mirikiikxyxyGxd12)()(),(),(min),(1kkjtGxdGxdtGx设yi(X)为第i个线性判别函数， ，第61页/共116页第六十二页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第62页/共116页第六十三页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第63页/共116页第六十四页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第64页/共116页第六十五页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第65页/共116页第六十六页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第66页/共116页第六十七页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第67页/共116页第六十八页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zfCanonical Discriminant FunctionsFunction 1100-10Function 243210-1-2-3GROUPGroup Centroids321321第68页/共116页第六十九页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第69页/共116页第七十页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第70页/共116页第七十一页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第71页/共116页第七十二页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第72页/共116页第七十三页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第73页/共116页第七十四页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第74页/共116页第七十五页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第75页/共116页第七十六页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第76页/共116页第七十七页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第77页/共116页第七十八页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf计算各类别及总体计算各类别及总体各变量均值、标准差各变量均值、标准差输出单变量输出单变量方差分析结果方差分析结果各类协方差矩阵各类协方差矩阵相等的检验相等的检验计算判别函数系数计算判别函数系数FisherFisher判别系数判别系数非标准化非标准化判别系数判别系数组内相关矩阵组内相关矩阵合并组内协方差矩阵合并组内协方差矩阵组间协方差矩阵组间协方差矩阵总协方差矩阵总协方差矩阵第78页/共116页第七十九页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第79页/共116页第八十页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第80页/共116页第八十一页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf先验概率的设定先验概率的设定各类取相等先验概率各类取相等先验概率根据各类样本个数根据各类样本个数计算先验概率计算先验概率输出分析结果输出分析结果输出各样本的分类结果输出各样本的分类结果如判别得分、判别类等如判别得分、判别类等交叉检验结果交叉检验结果将缺失值用均值替代将缺失值用均值替代选择分类使用选择分类使用的协方差阵的协方差阵组内协方差阵组内协方差阵分组协方差阵分组协方差阵作图作图生成一张包括生成一张包括各类的散点图各类的散点图分类显示分类显示各个类的散点图各个类的散点图分界图，将坐标平面划分为分界图，将坐标平面划分为不同的区域，每个区域将代表一个类不同的区域，每个区域将代表一个类第81页/共116页第八十二页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第82页/共116页第八十三页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第83页/共116页第八十四页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf建立一个标明每个样本建立一个标明每个样本所属的类别的变量所属的类别的变量生成一个判别得分变量生成一个判别得分变量样本属于某类的概率样本属于某类的概率第84页/共116页第八十五页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第85页/共116页第八十六页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第86页/共116页第八十七页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第87页/共116页第八十八页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第88页/共116页第八十九页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第89页/共116页第九十页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第90页/共116页第九十一页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第91页/共116页第九十二页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第92页/共116页第九十三页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第93页/共116页第九十四页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第94页/共116页第九十五页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第95页/共116页第九十六页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第96页/共116页第九十七页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf标准化的典型判别函数标准化的典型判别函数系数系数(使用时必须用标使用时必须用标准化的自变量准化的自变量)11234212340.3460.5250.8460.6130.0390.7420.3860.555yxxxxyxxxx 第97页/共116页第九十八页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf典型判别函数系数典型判别函数系数11234212340.0630.1550.1960.2992.5260.0070.2180.0890.2716.948yxxxxyxxxx 第98页/共116页第九十九页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第99页/共116页第一百页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf先验概率先验概率费歇判别函数系数费歇判别函数系数把自变量代入三个把自变量代入三个式子式子,哪个大归谁哪个大归谁.第100页/共116页第一百零一页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf Territorial MapCanonical DiscriminantFunction 2 -12.0 -8.0 -4.0 .0 4.0 8.0 12.0 趄蝌蝌蝌蝌趄蝌蝌蝌蝌趄蝌蝌蝌蝌趄蝌蝌蝌蝌趄蝌蝌蝌蝌趄蝌蝌蝌蝌 12.0 12 23 12 23 12 23 12 23 12 23 12 23 8.0 12 23 12 23 12 23 12 23 12 23 12 23 4.0 12 23 12 23 12 23 12 23 12 23 12 23 * .0 * 12 23 12 * 23 12 23 12 23 12 23 12 23 -4.0 12 23 12 23 12 23 12 23 12 23 12 23 -8.0 12 23 12 23 12 23 12 23 12 23 12 23 -12.0 12 23 趄蝌蝌蝌蝌趄蝌蝌蝌蝌趄蝌蝌蝌蝌趄蝌蝌蝌蝌趄蝌蝌蝌蝌趄蝌蝌蝌蝌 -12.0 -8.0 -4.0 .0 4.0 8.0 12.0 Canonical Discriminant Function 1Symbols used in territorial mapSymbol Group Label- - - 1 1 刚毛鸢尾花 2 2 变色鸢尾花 3 3 佛吉尼亚鸢尾花 * Indicates a group centroid第101页/共116页第一百零二页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zfCanonical Discriminant FunctionsFunction 1100-10Function 23210-1-2-3分类Group Centroids佛吉尼亚鸢尾花变色鸢尾花刚毛鸢尾花佛吉尼亚鸢尾花变色鸢尾花刚毛鸢尾花第102页/共116页第一百零三页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zfCanonical Discriminant Functions分类 = 刚 毛 鸢尾花Function 1-5-6-7-8-9-10Function 23210-1-2-3Group CentroidGroup Centroid刚毛鸢尾花第103页/共116页第一百零四页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zfCanonical Discriminant Functions分类 = 变 色 鸢尾花Function 1543210-1Function 2210-1-2-3Group CentroidGroup Centroid变色鸢尾花第104页/共116页第一百零五页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zfCanonical Discriminant Functions分类 = 佛 吉 尼亚鸢尾花Function 1109876543Function 23210-1-2-3Group CentroidGroup Centroid佛吉尼亚鸢尾花第105页/共116页第一百零六页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf可以看出错判率可以看出错判率第106页/共116页第一百零七页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf第107页/共116页第一百零八页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf类别 序号 国家 出生时的预期寿命(x1) 成人识字率(x2) 实际人均GDP(x3) 1 美国 76 99 5374 2 日本 79.5 99 5359 3 瑞士 78 99 5372 4 阿根廷 72.1 95.9 5242 第 一 类（ 高 发展 水 平国家） 5 阿联酋 73.8 77.7 5370 6 保加利亚 71.2 93 4250 7 古巴 75.3 94.9 3412 8 巴拉圭 70 91.2 3390 9 格鲁吉亚 72.8 99 2300 第 二 类（ 中 等发 展 水平国家） 10 南非 62.9 80.6 3799 11 中国 68.5 79.3 1950 待判样本 12 希腊 77.6 93.8 5233 第108页/共116页第一百零九页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf4 .534308.9488.751X2 .343074.9144.702X2 .1298724.25274.44824.252228.344022.5674.448022.56228.36)(111111XXXXSanaai第109页/共116页第一百一十页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf8 .208738454.1131674.489554.11316672.188682.11774.4895682.117812.86)(221222XXXXSanaai210037278.11568444778.115689 .532704.1734447704.17304.123)(81212121SSnn5 .2625460975.1446875.5550975.144466125.66713.21875.555713.2138.15第110页/共116页第一百一十一页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf0000434. 00000799. 00000442. 00000799. 0029278. 003845. 00000442. 003845. 0120896. 011525.8700873. 00122. 06523. 0)()()()(321211xxxXXaXXXXXW)(211XXa令第111页/共116页第一百一十二页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf47899.241525.87195000873. 03 .790122. 05 .686523. 0)(XW47899. 41525.87523300873. 08 .930122. 06 .776523. 0)(XW第112页/共116页第一百一十三页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf00109125. 0001525. 00815375. 081812113211321aXXdddSccc32100109125.0001525.00815375.0 xxxy6266. 91615.1221yy8941.102122110nnynyny临界值第113页/共116页第一百一十四页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf08342.7yy中国01809.12yy希腊因21yy 第114页/共116页第一百一十五页，编辑于星期一：十五点 五十七分。zf判别为 G1 G2 G3 G1 C(1/1)=0 C(2/1)=20 C(3/1)=80 G2 C(1/2)=400 C(2/2)= 0 C(3/2)=200 真 实 组 G3 C(1/3)=100 C(2/3)=500 C(3/3)=0 先验概率 P1=0.55 P2=0.15 P3=0.30 概率密度 f1=0.46 f2=1.5 F3=0.70 第115页/共116页第一百一十六页，编辑于星期一：十五点 五十七分。