1。2 研究内容及意义

判别分析在定下了分类的情况下，通过观察待判对象的某种或多种特性来判断其归于哪一类型问题的统计分析，判别分析依据某种特定的准则，建立判别式，此判别式可以是一个或多个，然后根据已获得研究对象的观测数据确定判别函数中的待定系数，同时计算得到判别指标，这样就可以确定未判别样本的归类。常用的判别方法大致分为即Fisher判别、Bayes判别、距离判别及逐步判别，其在气候判定、工业区划、农业土地类型划分、患者确诊等等里应用非常广泛。在市场调查时，通常根据事前知道的因变量数据（例如品牌的大部分用户、少部分用户及非用户、个人房产或房屋租赁、某台听众和非某台听众）找出区分特性进行相应的处理。判别分析时，已知因变量数据为类别数据，处理组的类别数目根据类别的数量进行确定；而其中的自变量常为可度量数据。

我们可以依据判别分析建立能够最大程度区别因变量分类的判别式来测验自变量的组间差异明显与否，判定哪些自变量对组间差异有相对较大的贡献，文献综述估量分类的水平，依据自变量的值分析解决样本的归类问题。最近几年，判别分析的运用遍及了经济学、社会学及各类科学的日常生活、生产和科研中。判别分析通过已收集的确切的某个类型的多个样本的相关数据，分析得到某事物分类的规则，建立准则及相应的判别函数。这样当我们取得新的样品数据时，可以依据事先确定的准则及函数判别，即可对此样本数据的归类有所判定。

第二章 判别分析

2。1 判别分析的基本概念

判别分析是在十九世纪三十年代产生，是一种用来判定未知样本类别的统计方法，又可称为线性判别分析（Linear Discriminant Analysis），其根据取得的类别样本建立一定的模型。判别分析是一种根据特定的一个分组变量的数量样本及其对应的另外多种变量的相关数据，判定分组及另外多种变量数据的样本归类，对其进行判别分组的统计判别和分组技术。我们应该选择适当的分析方法在碰到包括属性被解释变量及多个度量解释变量的问题时，判别分析是在被解释变量为属性变量而解释变量是度量变量时所适宜的统计分析方法。

最近几年，判别分析的运用遍及了经济学、社会学及各类科学的日常生活、生产和科研中。判别分析的特点是通过已收集的确切的某个类型的多个样本的相关数据，分析判断得到某事物分类的规则，建立准则及相应的判别函数。这样当我们碰到新的样本数据时，依据事先确定的准则及函数判别，即可对此样本数据的归类有所判定。在我们实际生活中就会有许多类似的需要判别解决的的问题。例如，医院检查诊断时，依据某人各项体检指标（如血压、血脂、血糖、红细胞等）来判定此人有无明显病症；在对某个教师教学质量进行评估时来`自+优-尔^论:文,网www.youerw.com +QQ752018766-，依据教学方法、课堂互动、课堂效果、课后反馈等指标来评价某个教师的课堂教学水平的优劣程度。在判别分析中我们需要对某些已知研究对象在一定方法中分成若干类的情形的问题进行处理是，判断未知探测数据的信息归于已知类别中的哪一类。我们需要在解决一个判别分析问题时建立相应的形容指标来衡量样本点和已确定类别贴切程度，就是判别函数，与此同时也需要为样本点所属类别的判定确定某项判别规则。判别规则是能够被统计的，通过统计的显著性检验可以判定样本点所属类别；同时规则也是可以确定的，我们可以只需要考虑判别函数值的大小来决定样本点归类。 判别分析的R语言实现及应用(2):http://www.youerw.com/shuxue/lunwen_90375.html