判别分析的案例分课件

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,判别分析的案例分析,判别分析的案例分析,4.,实例分析,例,1,、 为研究舒张期血压和血浆胆固醇对冠心病的作用，某医师测定了,5059,岁冠心病人,15,例和正常人,16,例的舒张压和胆固醇指标，结果如下表所示。试做判别分析，建立判别函数以便在临床中用于筛选在临床中用于筛选冠心病人（数据文件：,discriminant.sav,）,4. 实例分析 例1、 为研究舒张期血压和,冠心病人组,正常人组,编号,舒张压,胆固醇,编号,舒张压,胆固醇,1,9.86,5.18,1,10.66,2.07,2,13.33,3.73,2,12.53,4.45,3,14.66,3.89,3,13.33,3.06,4,9.33,7.10,4,9.33,3.94,5,12.80,5.49,5,10.66,4.45,6,10.66,4.09,6,10.66,4.92,7,10.66,4.45,7,9.33,3.68,8,13.33,3.63,8,10.66,2.77,9,13.33,5.96,9,10.66,3.21,10,13.33,5.70,10,10.66,5.02,11,12.00,6.19,11,10.40,3.94,12,14.66,4.01,12,9.33,4.92,13,13.33,4.01,13,10.66,2.69,14,12.80,3.63,14,10.66,2.43,15,13.33,5.96,15,11.20,3.42,16,9.33,3.63,冠心病人组正常人组编号舒张压胆固醇编号舒张压胆固醇19.86,操作步骤：,Step1,：,读取数据文件,discriminant.sav,。其中，变量名“舒张压”、“胆固醇”代表两项指标值。病人资料和正常人资料合并一同输入，定义变量名为“组别”的变量用于区分冠心病人资料和正常人资料，即冠心病人资料的“组别”值均为,1,，正常人资料的“组别”值均为,2.,Step2:,选择“,Analysis”,“Classify”,“Discriminant”,命令，在“,Discriminant Analysis”,对话框中，选择“组别”变量进入“,Grouping Variable”,文本框；单击“,Define Range”,按钮，在“,Minimum”,文本框中输入,1,，在“,Maximum”,文本框中输入,2,，单击“,Continue”,按钮，返回主对话框。,Step3,：,选择变量“舒张压”和“胆固醇”移动到“,Independ,ents”,列表框中，本例选择“,Enterindependents together”,判别方式作为判别分析的方法。,操作步骤： Step1：读取数据文件discrim,Step4,：,单击“,Statistics”,按钮，在“,Descriptive”,选项中选择“,Mean”,；在“,Function Coefficients”,选择“,Unstandardized”,。单击“,Continue”,按钮，返回主对话框。,Step5,：,单击“,Classify”,按钮，在“,Plot”,选项组中选择“,Combined-groups”,选项，在“,Display”,选项组中选择“,Cas,ewise result”,和“,Summmary table”,选项；单击“,Continue”,按钮，返回主对话框。,Step6,：,单击“,Save”,按钮，在弹出的对话框中选择“,Pred,icted group membership”,选项，单击“,Continue”,按钮，返回主对话框。,Step7,：,单击“,OK”,按钮，执行判别分析操作。,Step4：单击“Statistics”按钮，,判别分析的结果,1,、分析个案综合统计量,表,1.2,和表,1.3,所示为系统处理的数据简明表明中的数据，按变量“组别”分组共有,31,个样本为判别基础数据进入分析，其中第一组十五例，第二组十六例。,Analysis Case Processing Summary,Unweighted Cases,N,Percent,Valid,31,100.0,Excluded,Missing or out-of-range group codes,0,.0,At least one missing discriminating variable,0,.0,Both missing or out-of-range group codes and at least one missing discriminating variable,0,.0,Total,0,.0,Total,31,100.0,表,1.2,分析个案综合统计量,判别分析的结果1、分析个案综合统计量Analysis Cas,2,、分组统计量,表,1.3,所示为分组统计量列表。表中给出分组变量和合计的均数（,means,）、标准差（,standard deviation,）和有效个案的例数。,Group Statistics,组别,Mean,Std. Deviation,Valid N (listwise),Unweighted,Weighted,Unweighted,Weighted,1.00,舒张压,12.3794,1.64999,16,16.000,16.000,15.000,15.000,31.000,31.000,胆固醇,4.6931,1.29614,16,2.00,舒张压,10.6267,1.13528,15,胆固醇,3.7687,.85021,15,Total,舒张压,11.5313,1.65996,31,胆固醇,4.2458,1.18231,31,表,1.3,分组统计量,2、分组统计量Group Statistics 组别 Mea,3,、典型判别函数的特征函数的特征值表,表,1.4,所示是典型判别函数的特征值表，其特征（,Eigen,value,）为组间平方和与组内平方和之比，计算得,0.713,，典型相关系数（,Canonical Corr,）为,0.645,。,Eigenvalues,Function,Eigenvalue,% of Variance,Cumulative %,Canonical Correlation,1,.713(a),100.0,100.0,.645,a First 1 canonical discriminate functions were used in the analysis.,表,1.4,典型判别函数的特征值表,3、典型判别函数的特征函数的特征值表EigenvaluesF,4,、,Wilks,检验结果,表,1.5,所示为典型判别分析的,Wilks,检验结果。其中,Wilks,值为,0.584,，卡方检验统计量的观测值为,15.071,，概率,P,值为,0.001,，小于,0.05,。,Wilks Lambda,Test of Function(s),Wilks Lambda,Chi-square,df,Sig.,1,.584,15.071,2,.001,表,1.5 Wilks,检验,4、Wilks检验结果Wilks LambdaTest o,5,、标准化典型判别函数系数,表,1.6,给出典型判别函数的系数，其标准化函数为：,根据判别函数方程的标准化系数，确定各变量对结果的作用大小，本例舒张压的标准化系数为,0.873,，大于胆固醇的标准化系数,0.669,，因而舒张压对冠心病的影响作用大于胆固醇。,Standardized Canonical Discriminant Function Coefficients,Function,1,舒张压,.873,胆固醇,.669,表,1.6,标准化典型判别函数系数,5、标准化典型判别函数系数Standardized Cano,6,、典型判别函数系数,表所示为典型判别函数的系数，其典型函数为：,Canonical Discriminant Function Coefficients,Function,1,舒张压,.613,胆固醇,.606,(Constant),-9.638,Unstandardized coefficients,表,1.7,典型判别函数系数,6、典型判别函数系数Canonical Discrimina,7,、分类过程摘要,表,1.8,分类过程摘要，显示参与分类的个案例数和剔除例数,Classification Processing Summary,Processed,31,Excluded,Missing or out-of-range group codes,0,At least one missing discriminating variable,0,Used in Output,31,表,1.8,分类过程摘要,7、分类过程摘要Classification Process,8,、个案统计量表,表,1.9,所示为原始数据逐一回代的判别结果和预测分类的结果显示，其中病人组有,3,人被错判（标注*者，编号为,1,，,6,，,7,）正常人组有,3,人被错判（标注*者，,16,，,17,，,18,）,8、个案统计量表,9,、分类结果,表,1.10,给出分类结果。最后系统对回代判别情况做出评价，即病人组正确率为,75.0%,。正常人组为,86.7%,，总判别正确率为,80.65%,，说明该判别函数的正确率还是较高的。,Classification Results(a),组别,Predicted Group Membership,Total,1.00,2.00,1.00,Original,Count,1.00,12,4,16,2.00,2,13,15,%,1.00,75.0,25.0,100.0,2.00,13.3,86.7,100.0,a 80.6% of original grouped cases correctly classified.,表,1.10,分类结果,9、分类结果Classification Results(a,例,2,、某气象站预报某地区有无春旱的观测资料中， 与 是与气象有关的综合预报因子，数据包括发生春旱的,6,个年份的 和 的观测值和无春旱的,8,个年份的相应观测值（见下表），试建立距离判别函数并估计误判率。,G1(,春旱,),G2,（无春旱）,序号,x,1,x,2,序号,x,1,x,2,1,24.8,-2.0,1,22.1,-0.7,2,24.7,-2.4,2,21.6,-1.4,3,26.6,-3.0,3,22.0,-0.8,4,23.5,-1.9,4,22.8,-1.6,5,25.5,-2.1,5,22.7,-1.5,6,27.4,-3.1,6,21.5,-1.0,7,22.1,-1.2,8,21.4,-1.3,某地区有无春旱观测数据,例2、某气象站预报某地区有无春旱的观测资料中，,例,3,、,1991,年全国大陆个省市、自治区城镇居民月平均收入情况,见表,，考察下列指标：（元,/,人）,X,1,：人均生活费收入；,X,2,：人均全民所有制职工工资；,X,3,：人均来源于全民标准工资；,X,4,：人均集体所有制工资；,X,5,：人均集体职工标准工资,X,6,：人均各种奖金及超额工资；,X,7,：人均各种紧贴；,X,8,：职工人均从工作单位得到的其他收入；,X,9,：个体劳动者收入,试判定广东和西藏属于哪种收入类型，并确定回代误判概率与交叉误判概率。,例3、1991年全国大陆个省市、自治区城镇居民,