• 主要目的是识别一个个体所属的 类别。
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模型的假设
• 判别分析模型有如下的假设：
✓ 解释变量间不存在多重共线性。 ✓ 对于一个解释变量其均值和方差不相关。 ✓ 在不同组间两个变量的相关系数是不变的。 ✓ 每一个解释变量的值服从正态分布。
如果假设满足，尤其是在样本量比 较小的情况下，Clementine能给出 更好的结果。
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• 根据分析目的， 我们只选择 region, age, marital, address, income, ed, employ, retire, gender, reside 和 custcat这几 个变量。
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• 从模型选项
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• 由于custcat是我们要预测的变量，在方 向（direction）里我们选为输出（out）
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• 由于本案例 关注的是人 口统计学变 量，所以我 们增加一个 过滤（Filter） 节点，单击 Annotation s将其重命名。
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• 选择执行（Execute）后，在右上角点 Models,双击custat，在数据流区域变 出现改节点，双击改节点便可以查看结 果。
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• 这张表格 展示了逐 步判别中 每次进入 分析的变 量，可见 最后模型 只选择了3 个变量。
➢判别分析
—discriminant
报告人：解明明 指导教师:谢邦昌 日期：2007年11月
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主要内容
➢ 判别分析介绍 ➢ Fisher判别 ➢ Bayes判别 ➢ 逐步判别 ➢ 案例分析
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判别分析介绍
• 判别分析是指对分类因变量的建 模，依据是因变量与一个或多个 解释变量的关系。
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• 逐步判别可以自动帮我们选择变量。但 是如果我们对于数据有一定的经验知道 哪些变量是重要的，选择逐步判别就是 很不明智的，因为这样选出来的变量可 能除了统计意义外，没有任何的实际意 义。
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由右边第一张 表可见前两个 线性判别函数 可以解释大部 分的变异
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Fisher判别
Fisher判别的思 想是投影，将k
组p维数投影到 某一个方向，使 得他们的投影组 与组之间尽可能 的分开。
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3
-4
-2

0
2
4
6
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Bayes判别
Bayes判别的统计思想是：假定对研究 的对象已有一定的认识，常用先验概率 分布来描述这种认识，然后我们取得一 个样本，用样本来修正已有的知识（先 验概率分布），得到后验概率分布，各 种统计推断都通过后验概率分布来进行。 将这种思想用于判别分析，就得到贝页 斯判别。
• 双击来源选项板（Sources）中的SPSS 节点，数据流区域即可出现SPSS节点。
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• 数据流区域（Stream canvas）中双击 SPSS节点，在Import File 中选择我们 所要分析的数据。
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•在 收 藏 夹 （Favorites） 选项板或字段 操作选项板 （Field ops） 中双击类型 （Type）节 点,来检查是 否所有的变量 的类型都被正 确的定义。
（Modeling）
加入判别分
析
（dicrimina
nt）的节点。
并
在
Annotation
s中改名为
“判别分
析”。
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• 在判别分析
中点模型键
（Model），
并在方法
（Method）
中选逐步判
别
（stepwise
）
。
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•在 专 家 （Expert） 键中，选 择Expert, 单击输出 （output ），选择 如左图所 示的选项。
第二张表是四 个组标准化后 均值的位置。
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• 右表为标 准化的典 型判别函 数的系数。
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• 右图是 输出的 领域图。 它给出 了预测 变量和 组别间 的关系。
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• 右图是 结果， 可见模 型要比 随便猜 的结果 好。
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案例分析
• 假设有一个电信供应商已经根据客户业 务的使用情况将他们分为了四个组别。 如果人口统计学数据可以用来预测客户 的组别的话，我们就可以为潜在的客户 定制用户化的服务。
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• 这四个组别分别为：
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• 参考文献 • Clementine 帮助 • 多元统计分析 何晓群 中国人民大学出版
社
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