判别分析的意义
问题一：判别分析的应用 在气候分类、农业区划、土地类型划分中有着广泛的应用。在市场调研中，一般根据事先确定的因变量（例如产品的主要用户、普通用户和非用户、自有房屋或租赁、电视观众和非电视观众）找出相应处理的区别特性。在判别分析中，因变量为类别数据，有多少类别就有多少类别处理组；自变量通常为可度量数据。通过判别分析，可以建立能够最大限度的区分因变量类别的函数，考查自变量的组间差异是否显著，判断那些自变量对组间差异贡献最大，评估分类的程度，根据自变量的值将样本归类。应用范围1）信息丢失2）直接的信息得不到3）预报4）破坏性实验假设条件1）分组类型在两种以上，且组间样本在判别值上差别明显。2）组内样本数不得少于两个，并且样本数量比变量起码多两个。3）所确定的判别变量不能是其他判别变量的线性组合。4）各组样本的协方差矩阵相等。5）各判别变量之间具有多元正态分布。6）样品量应在所使用的自变量个数的10~20倍以上时，建立的判别函数才比较稳定；而自变量个数在8~10之间时，函数的判别效果才能比较理想。当然，在实际工作中判别函数的自变量个数往往会超过10个，但应该注意的是，自变量的个数多并不代表效果好spss操作：“分析”～“分类”～“判别”～进入判别分析主对话框。这里有容易引起歧义的二个变量，最上面的为分组变量。对分组变量的了解需要联系判别分析的原理以及适用范围。因为判别分析是已知分类数目的情况下，进行分析，这个已知的分类数目就是这个分组变量。其实，一般分析步骤中，都是先进行聚类分析，聚类之后得到的分类结果就是这个分组变量，然后再选择这个分组变量，进行分析。也就是，聚类分析是母亲，母亲的孩子就是判别分析。得到的判别函数就是预测想要知道的个案究竟属于哪一类。另一个变量就是选择变量，它位于主对话框的最下面。这个选择变量在回归分析相应的对话框中也有，意思就是选择你需要的变量，这个变量可以为数据窗口的一个整个变量，也可以利用子设置“值”进行选择，所以，它的名字叫做选择变量。“统计量”子对话框：“描述性”栏，包括“均值”“单变量ANOVA”“BoxsM”需要特别说明，以后只要见到ANOVA这个单词，它的意思就是方差分析，也就是进一步输出方差分析表，其中最重要的就是P值也就是Sig值。BoxsM复选框：指的是输出对组协方差矩阵的等同性检验的检验结果。也就是对各类协方差矩阵相等的假设进行检验。“函数系数”栏：其实就是将判别函数系数进行设置。包括“费雪”和“未标准化”。费雪指的是对每一类给出一组系数，并且给出该组中判别分数最大的观测量。“矩阵”栏：都是复选框，对应相应的矩阵也就是在结果表中的四种数阵。“组内相关”“组内协方差”“分组协方差”“总体协方差”这个都是计算机自动计算，人工计算是不可能完成的任务。“分类”子对话框：本文也提到过先验概率，先验概率就是已知一部分信息，来了解未知信息也就是后验概率。“所有组相等”也就是如果分为几类，这所有的类中的先验概率都相等。“根据组大小计算”各类先验概率按照和各类样本量呈正比。“使用协方差矩阵”栏：是二个单选框。“在组内”指使用合并组内协方差矩阵进行分析“分组”指使用各组协方差矩阵进行分析。“输出”栏～“个案结果”：对每一个观测量输出判别分数，也就是选定变量的个案的分进哪个组的资格得分。实际类，预测类，也就是根据判别得分计算的古今对比。实际类就是目前实际上分为几类，预测类就是过去对未来预测，它们一对比，就可以知道过去和现在差别在哪里。附属选项“将个案限制在”在后面的小矩形框中输入观测量数，含义为仅输出设置的观测量结果，当个案也就是观测量太多，可以用此法。“摘......>>
问题二：判别分析的判别函数 判别分析通常都要设法建立一个判别函数，然后利用此函数来进行批判，判别函数主要有两种，即线性判别函数（Linear Discriminant Function）和典则判别函数（Canonical Discriminate Function）。线性判别函数是指对于个总体，如果各组样品互相对立，且服从多元正态分布，就可建立线性判别函数，形式如下：其中，是判别组数；是判别指标（又称判别分数或判别值），根据所用的方法不同，可能是概率，也可能是坐标值或分值；是自变量或预测变量，即反映研究对象特征的变量；是各变量系数，也称判别系数。建立函数必须使用一个训练样品。所谓训练样品就是已知实际分类且各指标的观察值也已测得的样品，它对判别函数的建立非常重要。典则判别函数是原始自变量的线性组合，通过建立少量的典则变量可以比较方便地描述各类之间的关系，例如可以用话散点图和平面区域图直观地表示各类之间的相对关系等。
问题三：关于SPSS判别分析 150分 判别分析的目的 是为了 将待分类的事物 根据已有的分类数据 进行分类，所以 最终会出来一个判别类别系数 可以写判别方程，然后就可以根据这个方程来预测了
问题四：简单判别分析结果分析，为入门弟子求教 1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分
析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法
有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
4、懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
5、懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
问题五：聚类分析与判别分析如何结合运用 1.聚类分析与判别分析的区别与联系
都是研究分类的，在进行聚类分析前，对总体到底有几种类型不知道（研究分几类较为合适需从计算中加以调整）。判别分析则是在总体类型划分已知，对当前新样本判断它们属于哪个总体。如我们对研究的多元数据的特征不熟悉，当然要进行聚类分析，才能考虑判别分析问题。
2.聚类分析分两种：Q型聚类（对样本的聚类），P型聚类（对变量的聚类）
聚类分析需要注意的是，一般小样本数据可以用系统聚类法，大样本数据一般用快速聚类法（K均值聚类法）。需要根据统计量判断分几类比较合适，一般用R平方统计、伪F统计量等。如用前者时，可以从R平方的变换看n个样品分成几类比较合适，如分为5类时，R平方为0.9，当分为四类时，其值减小较快，如R平方为0.4，则认为分五类比较合适。另外，不同的分类方法产生的分类结果可能不同，要结合实际情况选出最优的分类方法。
3.判别分析
有Fisher判别，Bayes判别和逐步判别。一般用Fisher判别即可，要考虑概率及误判损失最小的用Bayes判别，但变量较多时，一般先进行逐步判别筛选出有统计意义的变量，再结合实际情况选择用哪种判别方法。
问题六：辨别词语意义的方法主要有哪些 1，历史出处法，如 纸上谈兵 ，战国时，赵国大将 赵括，不注重实际，只是依照一些兵书， 去作战，结果大败。
2，词素分解法，如 史无前例 史 ，历史。无，没有。前，以前，例，例子。所以总词语的 意思是，在历史上从来没有过的事。
3，句中移位法，如 就是说同一个词，在不同的地方，词义不同。如，打酱油的“打”和打 你的”打“
问题七：偏最小二乘判别分析和判别分析有什么区别 就在于这个偏字,主要是偏最小二乘法比最小二乘法多了一项主成分分析而已
问题八：相关系数的取值范围及意义 相关系数取值范围如下：
1、符号：如果为正号，则表示正相关，如果为负号，则表示负相关。通俗点说，正相关就是变量会与参照数同方向变动，负相关就是变量与参照数反向变动；
2、取值为0，这是极端，表示不相关；
3、取值为1，表示完全正相关，而且呈同向变动的幅度是一样的；
4、如果为-1，表示完全负相关，以同样的幅度反向变动；
5、取值范围：[-1，1].
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什么是判别分析？如何应用？
判别分析最初应用于考古学, 例如要根据挖掘出来的人头盖骨的各种指标来判别其性别年龄等.。慢慢的成为一种常用的分类分析方法，其通过已知的分类情况，根据数据的特征对其他研究对象进行预测归类。
判别分析 时，通常需要将数据分为两部分。一部分是训练模型数据，一部分是验证模型数据。首先通过训练集数据训练拟合出一个模型。接着再利用另一部分验证模型效果。如果在测试集数据上，也表现良好，那么说明拟合模型非常好。后面可以利用此模型用于预测其它“没有确定类别”的数据，来预测新数据的类别情况。
判别分析与回归分析相似，可用于确定哪些预测变量与因变量相关，并在给定预测变量的某些值的情况下预测因变量的值。
在实际生活中，判别分析也被广泛用于预测事物的类别归属。
企业营销中，营销人员可通过已有的客户特征数据（如消费金额、消费频次、购物时长、购买产品种类等），预测当前的消费者属于哪种类型的顾客（款式偏好型、偏重质量型、价格敏感型...），并根据其特点有针对性的采取有效的营销手段。
或是根据各成分含量指标，判断白酒的品牌或水果的产地等。
除此以外，判别分析还可与聚类分析结合使用。比如，银行的贷款部门想要在发放贷款之前，可通过此方法判断申请人是否具有良好的信用风险。
1、背景
本次数据使用最为经典的鸢尾花卉数据集。此数据是判别分析中经典的案例数据。该数据是利用花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽共4个特征，来预测花的种类（共3类：分别是刚毛鸢尾花、变色鸢尾花和佛吉尼亚鸢尾花；下面全部是类别1，类别2和类别3表示）。数据共有150个样本，包括4个特征和一个预测类别。
2、操作步骤
3、结果分析
①模型训练集和测试集分布
上表是对训练集和测试集整体数据分布的说明，包括样本量、样本比例。
②判别函数
上表展示的是各类别对应的判别函数，结合判别函数和判别特征(自变量X)，可计算得到判别分类结果，用于判别样本应该属于哪个类别。
三类表达式分别为：
类别1 = -674.591 + 21.420*花萼长 + 14.079*花萼宽-12.674*花瓣长-10.461*花瓣宽
类别2 = -573.567 + 18.194*花萼长 + 2.091*花萼宽-1.226*花瓣长 + 4.804*花瓣宽
类别3 = -774.160 + 17.001*花萼长 + 0.653*花萼宽 + 2.060*花瓣长 + 14.192*花瓣宽
③训练集预测准确率
判别分析后可通过正确率，召回率和F1-score共三个指标判断训练集数据预测准确情况，三个指标值都是越大越好，SPSSAU建议此三个指标均大于70%。
上表显示，三类的预测准确率均超过90%，说明训练集有很高的预测准确率。
④测试集预测准确率
判别分析后更重要的在于查看测试集数据模型预测准确情况。
上表展示测试集即30个样本数据的预测准确率；上表显示整体正确率为100%。也即说明测试集显示数据全部预测准确，没有预测出错的现象。模型拟合质量非常高。
4、确定未分类数据组别
确定了最终的模型，即可将其他未分类数据分别代入3个公式得到每个判别类别的判别分，对应分值最高的类别，就为最终归属类别。最终将得到的结果，整理为下表：
总结：编号1样本，最终归类为类别1，属于刚毛鸢尾花。编号2样本，最终归类为类别3，属于佛吉尼亚鸢尾花。编号3样本，最终归类为类别3，属于佛吉尼亚鸢尾花。
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回族有什么生活习惯和服饰
一、回族的生活习惯：1、回族禁食猪、马、驴、骡、狗和一切自死的动物、动物血，禁食一切形象丑恶的飞禽走兽，无论牛、羊、骆驼及鸡禽，均需经阿訇或做礼拜的人念安拉之名然后屠宰，否则不能食用。2、日常生活中，回族不抽烟、不饮酒，但特别喜欢饮茶和用茶待客。由于分散各地，形成了不同的饮茶习俗，北方回族地区有罐罐茶；云南回族中有烤茶；湖南回族中有擂茶。盖碗茶是西北回族的一种特殊嗜好。最有代表性的是“八宝盖碗茶”，即盖碗内泡有茶叶、冰糖、枸杞、核桃仁、芝麻、红枣、桂圆、葡萄干（或苹果干）等。3、各地回族婚礼形式多种多样。婚礼时，男女各家还要摆宴席，招待宾客。当新娘子入了洞房，送亲客人进屋后，主人一方面安排接待客人，一方面请阿訇给新郎新娘念“尼卡哈”证婚仪式结束后，新郎、新娘入洞房。4、回族忌说“死”，将“逝世”一般称为“无常”，有些地方称“归真”或“毛提”。“归真”是回族群众对笃信宗教和宗教职业人员以及宗教上层人士的称法。葬礼要经过停尸、善面、备殓、净身、下葬、纪念亡人等程序。二、回族的服饰：1、回族妇女一般都头戴白圆撮口帽，戴盖头（也叫搭盖头），一般都是绿、青、白三种颜色，有少女、媳妇、老人之分。2、一般少女戴绿色的，已婚妇女戴黑色的，有了孙子的或上了年纪的老年妇女戴白色的。绿盖头清俊娇丽；白盖头干净持重；黑色盖头素雅端正。大都选用丝、绸、乔其纱、的确良等高中档细料制作。3、老年人的盖头较长，要披到背心处；少女和媳妇的盖头比较短，前面遮住前颈即可。4、除了白帽外，清真寺里的阿訇、满拉和笃信宗教的回族老人则喜爱戴缠头。扩展资料：回族的节日回族每年主要过三个重大节日，即开斋节、古尔邦节和圣纪节。每年教历九月为斋月，男满十二周岁、女满九周岁以上的回民，都要封斋。斋戒期满，逢开斋节，这一天从拂晓开始起来，洗大净、沐浴净身，换上新衣服，到清真寺会礼。“古尔邦”一般在开斋节后70天举行。节前家家打扫卫生，炸油香、馓子、花花等。节日当天拂晓，沐浴净身、燃香，换上整洁的衣服赴清真寺参加会礼。结束后，还要举行一个隆重的宰牲典礼，所宰的肉一份自食，一份送亲友邻居，一份济贫施舍。圣纪节是纪念穆罕默德诞辰和逝世的纪念日。相传他的诞辰与逝世都在伊斯兰教历3月12日，一般合称“圣纪”，俗称“圣会”。节日这天首先到清真寺诵经、赞圣、讲述穆罕默德的生平事迹，教育回族群众不忘至圣的教诲，做一个真正的穆斯林。这天穆斯林还要做讨白（忏悔）。仪式结束后，开始会餐。参考资料：回族—百度百科
汉族服饰和生活习惯
汉族的服饰：是汉服，全称是“汉民族传统服饰”。汉服自“黄帝垂衣裳而天下治”而始，止于清代“剃发易服”。并非人们误以为的“汉朝的衣服”。几千年来，汉服虽历经多个朝代的润色，但最初的“深衣”仍是汉服的不二代表。汉服最美丽的归宿，莫过于是在每逢中国的传统节日时。我们都可以郑重其事地换上自己民族的传统汉服，做一些充满仪式感的传统习俗。比起那些时髦的新衣服，想来只有延续华夏千年的汉服足以撑起这个角色。我们相信，总有一天，身穿汉服的中国人可以惊艳全世界。汉族的生活习惯：1、婚姻：汉族的传统婚礼是华夏文化的重要部份。古人认为黄昏是吉时，所以会在黄昏行娶妻之礼；基于此原因，夫妻结合的礼仪又可称为“昏礼”。2、礼仪：汉族的社会关系是一种典型的互惠型社会关系。通常社会关系的不同是通过类似家庭称呼来表达的。个人与社会的联系被称作“关系”，用于联系感情。3、饮食：汉族主食以小麦、玉米、稻米等为主，辅以蔬菜、豆制品和鸡、鱼、猪、牛、羊肉等副食，茶和酒是传统饮料。汉族饮食多样化，且比起其他少数民族并没有什么特别的禁忌。4、丧葬：汉族丧葬旧的传统是讲究重殓厚葬，并且夹杂着许多迷信的习俗。汉族自古盛行棺木土葬，葬礼隆重，分殓、殡、葬三个阶段进行。5、节日：汉族传统节日，主要有春节、元宵节、社日、清明节、端午节、七夕节、中元节、中秋节、重阳节等。在诸节日中，以春节最为隆重，代表着旧的一年过去，新的一年开始。参考资料来源：百度百科-汉族参考资料来源：百度百科-汉服
