多元统计分析实验报告判别分析报告Word格式文档下载.docx

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类别

均值

标准差

有效的N(列表状态)

未加权的

已加权的

胃癌患者

铜蓝蛋白

188.60

57.

5

5.000

蓝色反应

150.40

16.502

尿吲哚乙酸

13.80

5.933

中性琉化物

20.00

13.323

萎缩性胃炎

156.25

47.500

4

4.000

118.75

14.104

7.50

1.732

14.50

8.386

其他胃病

151.00

33.801

121.40

13.012

5.00

1.871

8.00

7.314

165.93

46.787

14.000

131.00

20.203

8.86

5.318

14.14

10.726

汇聚的组矩阵a

协方差

2217.995

-168.268

-48.264

158.682

214.832

12.082

-13.773

14.891

-8.273

103.182

a.协方差矩阵的自由度为11。

协方差矩阵

3264.800

-711.300

-103.350

402.000

272.300

9.100

-39.750

35.200

-25.000

177.500

2256.250

.750

-27.500

-110.833

198.917

20.500

74.167

3.000

12.333

70.333

1142.500

144.500

-8.750

117.500

169.300

8.750

-53.750

3.500

-7.000

53.500

对数行列式

20.943

.a

.b

15.315

汇聚的组

20.116

打印的行列式的秩和自然对数是组协方差矩阵的秩和自然对数。

a.秩<

4

b.案例太少无法形成非奇异矩阵

检验结果a

箱的M

26.

F

近似。

1.121

df1

10

df2

305.976

Sig.

.345

对相等总体协方差矩阵的零假设进行检验。

a.有些协方差矩阵是奇异矩阵,因此一般程序不会起作用。

将相对非奇异组的汇聚组协方差矩阵检验非奇异组。

其行列式的对数为21.390。

特征值

函数

方差的%

累积%

正则相关性

3.167a

95.2

.872

2

.159a

4.8

.370

a.分析中使用了前2个典型判别式函数。

Wilks的Lambda

函数检验

卡方

df

1到2

.207

14.958

8

.060

.863

1.398

3

.706

标准化的典型判别式函数系数

.443

-.295

.605

-.753

.685

.532

.347

.668

结构矩阵

.623*

.309

.229*

-.

.611

-.630*

.294

.527*

判别变量和标准化典型判别式函数之间的汇聚组间相关性

按函数相关性的绝对大小排序的变量。

*.每个变量和任意判别式函数间最大的绝对相关性

典型判别式函数系数

.009

-.006

.041

.177

.

.034

(常量)

-9.

5.622

非标准化系数

组质心处的函数

2.092

-.072

-.825

.527

-1.431

-.349

在组均值处评估的非标准化典型判别式函数

组的先验概率

先验

用于分析的案例

.357

.286

1.000

分类函数系数

.154

.122

.780

.629

.649

.865

.429

.201

.131

-.008

-81.468

-50.292

-50.128

Fisher的线性判别式函数

区域图

典则判别

函数2

-8.0-6.0-4.0-2.0.02.04.06.08.0

+---------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+

8.0+21+

I21I

6.0+++++21+++

I221I

I32221I

I332221I

I3322221I

4.0+33322++++21++++

I3332221I

2.0++33222++21++++

I33322*21I

.0++++33322+21*+++

I*332221I

I33221I

I331I

I31I

-2.0+++++31++++

-4.0+++++31++++

-6.0+++++31++++

-8.0+31+

典则判别函数1

区域图中使用的符号

符号组标签

----------------------------

11胃癌患者

22萎缩性胃炎

33其他胃病

*表示一个组质心

分类结果a

预测组成员

初始

计数

未分组的案例

%

80.0

20.0

75.0

25.0

a.已对初始分组案例中的78.6%个进行了正确分类。

2.

29

93.5

6.5

31

Group

x1

3640.78267471224400

732.344675348464200

x2

666.63951808359490

229.859408466203180

x3

1709.21054749795870

423.831137448486970

x4

586.68108103915930

145.747543294018800

x5

1334.93918986871840

353.261121197578600

x6

931.56103219718310

287.292833824583100

x7

814.19115093353990

269.651305651237300

x8

260.86584182100313

42.303649559856130

1674.38215879309040

524.988766483780200

13

13.000

335.32628108172827

157.791341245207500

917.158********270

320.239807432860200

316.39963134995446

90.364061532010410

541.52807039114790

210.965261966270600

353.44607864726055

166.862761183509120

444.16926592129334

173.205494866747240

122.83209782823597

43.883878258504275

1621.79674326287110

278.771472503797100

11

11.000

449.20546612978720

67.846485790118630

983.38521778053560

212.787586838133250

275.98939754389720

47.325755156442490

639.43072743491230

117.404576993389040

421.89527214930980

119.130********3900

551.12526332392500

128.834528404794640

151.14600667763634

30.617164953852978

1993.47053840561970

899.229366421852000

29.000

435.64480592786555

184.758066784714150

1078.83974648757100

415.281890726575300

347.67186157683010

141.448775178609850

715.45858159353630

355.905561478251700

479.08455782905900

271.966732998301840

548.53565890371340

216.413198176433800

157.37077773538218

62.430639373791210

组均值的均等性的检验

.275

34.246

26

.000

.582

9.342

.001

.497

13.135

.367

22.465

.330

26.371

.389

20.396

.623

7.871

.002

.363

22.788

68.643

66.156

74.054

5

173.333

2.845

36

1524.161

其行列式的对数为75.391。

8.936a

89.8

.948

1.020a

10.2

.711

.050

67.479

16

.495

15.816

7

.027

.698

-.918

-1.219

.226

-.406

.130

1.192

-.890

.817

1.001

.740

-.354

-1.677

.411

.539

1.

.529*

.365

.438*

.123

.383

.659*

.436

.571*

.214

.551*

.384

.494*

.209

.461*

.314

.355*

-.002

-.001

.013

.004

.005

-.009

.014

-4.187

-1.808

5.991

.540

-.510

-1.047

-2.121

.991

分类处理摘要

已处理的

已排除的

用于输出中

.333

.011

-.019

.127

.008

.012

-.003

-.014

.203

.103

-59.564

-12.

-11.061

分类结果a,c

12

9

92.3

7.7

18.2

81.8

50.0

交叉验证b

76.9

15.4

27.3

72.7

a.已对初始分组案例中的89.7%个进行了正确分类。

b.仅对分析中的案例进行交叉验证。

在交叉验证中,每个案例都是按照从该案例以外的所有其他案例派生的函数来分类的。

c.已对交叉验证分组案例中的79.3%个进行了正确分类。

五、实验总结

学生签名:

年月日

六、教师评语及成绩

教师签名:

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