08作业
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判别分析
14个，无缺失值
数）
和显著性水平，Wilk s’Lambda 是组内平方和和总平和的的比，数值越小表示组间有很大差异，数值越接近1表示组间差异越小。
由上表，士气最大为0.645，组间差异不大；投篮（0.303）和防守（0.276），组间差异较大。
F 统计量是组间均方和组内均方的比，有两个自由度，分子为df1分母为df2.在显著性水平α=0.05下，上表的显著性水平p(士气)=0.09>α,不显著。
p(投篮)=p(防守)=0.01<α,显著。
Box's Test of Equality of Covariance Matrices
上表反映的是各组间协方差矩阵及其行列式的自然对数。
由上图1,2,3的秩（rank ）相同。
第二列为行列式的自然对数提供了各组件协方差矩阵差别的度量，级别1的自然对数为10.124（最小），级别2的自然对数为11.637，级别3的自然对数为12.242（最大）
P-值=0.967>0.05，在5%的显著性水平下，不能拒绝原假设，可以认为协方差阵是相等的。
Summary of Canonical Discriminant Functions
F u n c t i o n 2
从上图可以看出，第一个投影已经能够很好地分辨出三个企业类型了。
这两个典则判别函数并不是平等的。
其实一个的一个输出 SPSS 函数就已经能够把这三类分清楚了。
就给出了这些判别函数（投影）的重要程度：
表六：特征根：
说明第一个函数的贡献率是77.3%，而第二个有100%
表七：Wilks ’ Lanbda 统计量：
表八：标准典型判别函数：
Y1=0.272x1-0.691x2+0.862x3 Y2=0.662x1+0.669x2+0.404x3 表九：结构矩阵：
表十：典型判别函数矩阵：
上表包含的是典型判别函数系数
Y1=0.031x1-0.087x2+0.13x3-6.187
Y2=0.077x1+0.084x2+0.061x3-16.43
表十一：典型判别函数矩阵：
Classification Statistics
表十二：分类处理汇总：
表十三：各组先验概率：
0.333，它们的和为1.
表十四：分类函数系数：
_
这里用的是贝叶斯判别分析法产生的分类函数系数
Territorial Map
Canonical Discriminant
Function 2
-6.0 -4.0 -2.0 .0 2.0 4.0 6.0
⇳⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇳⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇳⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇳⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇳⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇳⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇳
6.0 ⇳ 3⇳
⇔ 332⇔
⇔ 322 ⇔
⇔ 332 ⇔
⇔3 322 ⇔
⇔133 332 ⇔
4.0 ⇳ 1133 ⇳⇳⇳⇳ 3322 ⇳
⇔ 1133 322 ⇔
⇔ 113 332 ⇔
⇔ 133 322 ⇔
⇔ 1133 332 ⇔
⇔ 1133 322 ⇔
2.0 ⇳⇳ 1133 ⇳⇳⇳332 ⇳⇳
⇔ 113 * 322 ⇔
⇔ 133 332 ⇔
⇔ 1133 3322 ⇔
⇔ 1133 322 ⇔
⇔ 1133 332 ⇔
.0 ⇳⇳⇳ 113 ⇳ 322 ⇳⇳⇳⇔ 133 332 ⇔
⇔ 113322 * ⇔
⇔ * 12 ⇔
⇔ 12 ⇔
⇔ 12 ⇔
-2.0 ⇳⇳⇳ 12 ⇳⇳⇳
⇔ 12 ⇔
⇔ 12 ⇔
⇔ 12 ⇔
⇔ 12 ⇔
⇔ 12 ⇔
-4.0 ⇳⇳⇳ 12 ⇳⇳⇳⇔ 12 ⇔
⇔ 12 ⇔
⇔ 12 ⇔
⇔ 12 ⇔
⇔ 12 ⇔
-6.0 ⇳ 12 ⇳
⇳⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇳⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇳⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇳⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇳⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇳⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇩⇳
-6.0 -4.0 -2.0 .0 2.0 4.0 6.0
Canonical Discriminant Function 1
_
Symbols used in territorial map
Symbol Group Label
------ ----- --------------------
1 1
2 2
3 3
* Indicates a group centroid
Separate-Groups Graphs
F u n c t i o n 2
F u n c t i o n 2
F u n c t i o n 2
（前面三行为判断结果的数目，而后三行为相应的百分比）。
下面一半（Cross validated ）是对每一个 观测值，都用缺少该观测的全部数据得到的判别函数来判断的结果
这个表的结果是有78.6%个点得到正确划分。
有3个点被错误判别，其中第二类有一个点被误判为第三类，第三类有两个点被误判，一个被误判为第一类，另一个被误判为第二类。
