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188宝金博页面版: 多元统计实验报告

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内容提示: 多元统计实验报告 学号 7090306 姓名 段长余 一、 题目 费希尔与 1936 年发表的鸢尾花(Iris) 数据被广泛地作为判别分析的例子。数据是对 3 种鸢尾花: 刚毛鸢尾花(第Ⅰ 组) 、 变色鸢尾花(第Ⅱ 组) 和弗吉尼亚鸢尾花(第Ⅲ组) 各抽取一个容量为 50 的样本, 测量其花萼长、 花萼宽、 花瓣长、 花瓣宽、 单位为 m, 数据列于表 5.3.1。 我们选每组前 45 个为训练样本(分析样本) , 后 5 个为测试样本(验证样本) ; 变量为: 花萼长度 x1, 花萼宽度x2, 花瓣长度 x3, 花瓣宽度 x4, 单位 mm; 构造变量 train-test, 每组前 45 取值为 1, 后 5 取值为 0, 以区分训练样本和测试样本。 ...

文档格式:DOC | 页数:2 | 浏览次数:89 | 上传日期:2011-12-24 15:15:15 | 文档星级:
多元统计实验报告 学号 7090306 姓名 段长余 一、 题目 费希尔与 1936 年发表的鸢尾花(Iris) 数据被广泛地作为判别分析的例子。数据是对 3 种鸢尾花: 刚毛鸢尾花(第Ⅰ 组) 、 变色鸢尾花(第Ⅱ 组) 和弗吉尼亚鸢尾花(第Ⅲ组) 各抽取一个容量为 50 的样本, 测量其花萼长、 花萼宽、 花瓣长、 花瓣宽、 单位为 m, 数据列于表 5.3.1。 我们选每组前 45 个为训练样本(分析样本) , 后 5 个为测试样本(验证样本) ; 变量为: 花萼长度 x1, 花萼宽度x2, 花瓣长度 x3, 花瓣宽度 x4, 单位 mm; 构造变量 train-test, 每组前 45 取值为 1, 后 5 取值为 0, 以区分训练样本和测试样本。 二、 上机实现 题中组数 k = 3, 判别指标 p = 4, 各组中样本 n = 45; 待判别样品个数为 5。 1. 建立 Fisher 判别函数 依次点击“分析” →“分类” →“判别” , 打开判别分析对话框, 将组别选到分组变量对话框中, 并点击 “定义范围” 按钮, 本题中数据分为三类,故在最小值处输入 1, 在最大值处输入 3, 点击继续扭返回判别分析对话框。 再从变量列表中将六个判别指标选到自变量对话框中。 点击“统计量” 扭, 弹出统计量对话框, 在描述性栏中选中均值项, 在函数系数栏中选中未标准化项, 之后点击继续返回判别分析对话框。 点击“保存” 扭, 弹出保存对话框, 选中预测组成员项点击继续返回判别分析对话框, 其他项目不变, 点击“确定” 完成分析。返回数据表中可以看到判别结果已经作为一个新的变量被保存。 我们可以看到, 46~50 属于第一类(即属于刚毛鸢尾花) , 96~100 属于第二类(即属于变色鸢尾花) , 146~150 属于第三类(即属于弗吉尼亚鸢尾花) 2. 建立 Bayes 判别函数

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