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判别分析案例题,波士顿矩阵分析案例题

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判别分析Method判别分析又称“分辨方法”，是根据某一研究对象的各种特征值进行分类判别其类型 。判别分析判别Method判别Method是确定待判断样本属于哪一组的方法，根据数据的性质可分为参数法和非参数法，或定性数据 。

1、SPSS17.0中文版常用功能与应用实例精讲的目录第一章SPSSforWindows简介21.1 SPSS for Windows概述21.2 SPSS 21.2 PSS模块的操作方式及安装31 . 3 . 1 SPSS for Windows 17.0模块简介31 . 3 . 2 SPSS for Windows 17.0的安装步骤41.4 SPSS 91.4 . 1 SPs的主界面启动S 91.4 . 2 SPs的数据编辑窗口SPSS 101.4 . 3 PSS的结果输出窗口 文件192.1.2直接打开其他格式的数据文件192.1.3使用数据库查询建立数据文件202.1.4导入文本文件建立数据文件 。2编辑数据文件222.2.1输入数据232.2.2定义数据属性232.2.3插入或删除数据322.2.4数据排序332.2.5选择案例342.2.6转置数据362.2.7合并数据文件372.2.8分类汇总数据422.2.8
【判别分析案例题,波士顿矩阵分析案例题】
2、...研究现状及发展趋势我的毕业论文题目是距离 判别法应用研究[摘要]考虑到影响冲击地压的矿井地质因素和开采技术因素，提出了距离判别-2/预测冲击地压危险性的方法 。选取煤层开采深度、顶板岩性、地质构造复杂程度、煤层倾角、煤层厚度、开采方式、有无煤柱、爆破开采或综采开采等8个指标作为距离判别-2/模型的输入变量 ， 以实测工程数据作为学习样本进行训练，建立相应的-0 。研究结果表明 ， 距离判别 分析模型学习性能好，预测精度高，回判估计误判率为零，是一种有效实用的岩爆预测方法 。

3、求助 。线性 判别 分析(LDA从回归的角度分析，可能是数据收集不准确造成的，比如没有从数据集中剔除残值或差值；一般情况下，要先对数据进行清洗，以保证数据的准确性和真实性 。其次，检查数据的维度是否统一，或者说的好听点，单位是否统一 。再次 ， 数据的结构和舍入误差 ， 是否采用统一的数据结构，是否采用科学的计数方法，需要携带数据时是否采用舍入或截断？

4、matlab中的 判别 分析classify出了问题,悬赏>>trainingrandn(34，7)训练0 . 07150 . 37570 . 655181 . 323551 . 17210 . 87630 . 44279 . 21 . 34540 . 666651

5、在应用聚类 分析和 判别 分析解决实际问题时应该注意哪些方面?聚类时需要注意的问题聚类结果主要受所选变量的影响 。如果去掉或增加一些变量，结果会很不一样 。相比之下，聚类方法的选择就不那么重要了 。所以集群前一定要明确目标 。_此外，分成许多类是有意义的 。只要你高兴，你可以从层次聚类的计算机结果中得到任何可能的类数 。然而，集群化 。

分类必须清楚，不能有混淆 。选择可能由于判别的预测变量是最重要的一步 。当然，在应用上 ， 选择余地并不大 。注意数据中是否有异常点或异常模式 ， 还要看是否有一些不恰当的预测变量 。这可以通过单变量方差分析(ANOVA)和相关性分析来验证 。判别 分析是为了正确分类，但也要注意尽量少用预测变量来达到这个目的 。使用更少的变量意味着 。

6、 判别 分析方法判别分析，又称“分辨法”，是以某一研究对象的各种特征值为基础的多元统计方法判别其类型 。其基本原理是根据某个判别准则建立一个或多个判别函数 ， 用研究对象的大量数据确定判别函数中的待定系数，计算判别 index 。基于此，我们可以确定一个样本属于哪一类 。当获得新的样本数据时，需要确定该样本属于哪种已知类型 。这类问题属于判别 分析 。

7、 判别 分析的 判别方法 判别 Method是确定待判断样本属于哪一组的方法 。可分为参数法和非参数法，也可根据数据的性质分为定性数据判别 分析和定量数据判别 。这里给出的分类主要是根据采用的判别准则来划分几种常见的方法 。除最大似然法外 ， 其他方法都适用于连续数据 。1)极大似然法:用于所有自变量都是分类变量的情况 。该方法基于独立事件概率的乘法定理，根据训练样本信息得到样本被归入任意类别的概率 。
2) Distance 判别:基本思想是有训练样本得到每个类别的重心坐标，然后针对新样本找出它们与每个类别重心的距离，从而将它们归入最近的类别 。即根据病例与母亲的距离判别，最常用的距离是马氏距离，偶尔也会用到欧氏距离 。Distance 判别直观简单，适用于所有自变量均为连续变量时的分类，对变量的分布类型没有严格要求，特别是总协方差矩阵的相等性 。

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