判别分析方法与SPSS

01 查看判别分析的结果输出，包括判别函数系数、 结构矩阵、分类结果等。
02 根据输出结果，解读判别分析的结果，如判别函 数的贡献、分类准确率等。
03 结合专业知识和实际背景，对结果进行合理解释 和讨论。
05
案例分析：某公司客户流失预测 模型构建
案例背景及问题描述
01
某大型电信公司面临客户流失问题，需要构建客户流失
04
SPSS判别分析操作过程
导入数据并建立数据集
1
打开SPSS软件，选择“文件”->“打开”>“数据”，导入需要分析的数据文件。
2
在数据视图中检查数据的完整性和准确性，确保 数据质量。
3
根据需要，对数据进行预处理，如缺失值处理、 异常值处理等。
选择合适的判别分析方法
根据研究目的和数据特点，选择合适 的判别分析方法，如线性判别分析、 二次判别分析等。
决策树与随机森林
基于贝叶斯定理和多元正态分 布假设，通过最大化类间差异 和最小化类内差异来建立线性 判别函数。适用于正态分布且 各类别协方差矩阵相等的情况。
放宽了LDA的假设条件，允许各 类别具有不同的协方差矩阵。 通过构建二次判别函数进行分 类。适用于更一般的数据分布 情况。
基于距离度量的方法，将新样 本分配给与其最近的K个已知样 本中最多的类别。适用于多类 别、非线性可分问题。
数据变换与标准化
数据变换
根据分析需求，对数据进行适当的变换，如对数变换、平 方根变换等，以改善数据的分布形态或满足分析要求。
数据标准化
对数据进行标准化处理，消除量纲和数量级的影响，使不 同变量具有可比性。常用的标准化方法包括Z分数标准化、 最小最大标准化等。
数据离散化

SPSS统计分析第八章聚类分析与判别分析聚类分析与判别分析是SPSS统计分析中非常重要的两个方法。

聚类分析是寻找数据之间的相似性，将相似的数据划分为一个簇，从而实现对数据的归类和分组。

判别分析则是寻找数据之间的差异性，帮助我们理解不同因素对于数据的影响程度，从而实现对数据的分类预测。

首先，我们来介绍聚类分析。

聚类分析是根据数据之间的相似性进行归类的一种方法，通过度量数据之间的相似性，将相似的数据归为一类。

它在寻找数据内在组织结构和特点上具有很大的作用。

在SPSS中进行聚类分析的步骤如下：1.载入数据集：在SPSS软件中，选择"文件"->"打开"->"数据"，选择需要进行聚类分析的数据集。

2.选择聚类变量：在"分析"->"分类"->"聚类"中，选择需要进行聚类分析的变量。

可以选择一个或多个变量作为聚类变量，决定了聚类的维度。

3.设置聚类参数：在设置参数的对话框中，可以选择使用不同的距离测度和聚类算法。

距离测度可以选择欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等，而聚类算法可以选择层次聚类、K均值聚类等。

根据具体的数据特点，选择合适的参数。

4.进行聚类分析：点击"确定"按钮，SPSS会自动进行聚类分析，并生成聚类的结果。

聚类结果可以通过树状图、散点图等形式展示，便于我们对数据的理解和分析。

接下来，我们来介绍判别分析。

判别分析是一种通过建立数学模型，根据不同的预测变量对数据进行分类和预测的方法。

判别分析可以帮助我们理解不同因素对于数据分类的重要性，从而进行有针对性的分析和预测。

在SPSS中进行判别分析的步骤如下：1.载入数据集：同样，在SPSS软件中，选择"文件"->"打开"->"数据"，选择需要进行判别分析的数据集。

F 0.67 x 0.266 x 0.672 x 0.115x
* 1 * 2 * 3
* 4
典型判别函rix Function 1 短 期支 付 能 力（ 流 动 资 产 /流 动负 债 ） 总 负债 率 （ 现 金收 益 /总 负债 ） 收 益性 指 标 （ 纯 收入 /总 财产 ） 生 产效 率 性 指标 （ 流 动 资产 /纯 销售 额 ） .846 .751 .255 .031
关于逐步判别的选项。
下面来观察输出结果
一、首先做全模型 要求： 所有本来均进入； 先验概率相等； 输出判别函数； 做交叉核实； 画分类散点地图； 保存后验概率，判类结果和判别函数得分。
标准化的典型变量的函数
Standardized Canonical Discriminant Function Coefficients Function 1 总 负 债率 （ 现 金 收益 /总 负 债） 收 益 性指 标 （ 纯 收 入 /总 财 产） 短 期 支付 能 力 （ 流 动 资 产 /流 动 负债 ） 生 产 效率 性 指 标（ 流 动 资 产 /纯 销 售额 ） .670 -.266 .672 -.115
关于协方差矩阵的要求。
第五步：选择判类的一些前提条件和输出。
Prior—对先验概率的要求，上一个选项是先验概率相等，后一个是以样本 的频率为先验概率； Display－对输出数据的要求。Casewise result——所有个案的结果； Summary table——判别结果的表格； Leave-out-classification——交叉核实。 Use Covariance—利用什么矩阵计算判别函数。组内的协方差矩阵，还是分组协 方差矩阵； Plot—对典型变量进行分组，画直方图。 分类区域散点图。

●Smallest F ratio.使任何两类间的最小的F值最大化 法.
●Rao' V 使 RaoV统计量最大化.可以对一个要加入到 模型中的变量的V值指定一个最小增量.选择此种方 法后,应该在该项下面的"V to dntce'"后的矩形框中输 这个增量的指定值.
②选择逐步判别停止的判据
选择逐步判别停止的判据在criteria组的矩形框中进 行.可供选择的判据有：
Indepents对话框
数据变量 输入框
数据判别分析
完成前面四步骤的操作即可使用各种系统默认值对工作数据 集的数据进行判别分析了.可以使用的方法有两种： 1直接运行：在主对话框中按用鼠标单击"Ok"按钮
2生成SPSS命令程序后再运行：在主对话框中按"Paste"按钮, 激活"Syntax"窗,在该窗中按"Run"按钮执行该语句窗中的程 序.
运行带有选择项的判别分析过程
运行Descriminant过程有两种方法： 1在主对话框中按"Ok"按钮,直接运行Descriminant过程. 2 在 主 对 话 框 中 按 "Paste" 按 钮 , 将 以 上 操 作 结 果 转 换 成 Descriminant过程的命令程序,显示在"Syntax"窗中.
5缺失值处理方式 在classification子对话框的最下面有一
个选择项,用以选择对缺失值的处理方法.
Replace missing value with mean用 该变量的均值代替缺失值.该选择项前面 的小矩形框中出现"x"时表示选定所示的 处理方法. 以上五项都给予了确定的选择 后,单击"continue"按钮,返回主对话框.