1、“.....判别分析的应用及意义判别分析的应用十分广泛。例如，在工业生产中，要根据种产品的些非破坏性测量指标判别产品的质量等级在经济分析中，根据人均国民收入人均工农业产值人均消费水平等指标判断个国家个省市经济发展程度所属的类型在考古研究中，根据挖掘的古人头盖骨的容量周长等判断此人的性格在地质勘探中，根据地的地质结构化探和物探等各项指标来判断该地的矿化类型在医学诊断中，医生要根据病人的化验结果和病情征兆判定病人患哪种疾病，等等。值得注意的是，作为种统计方法，判别分析所处理的问题般都是机理不甚清楚或基本不了解的复杂问题，如果样品的些观测指标和其所属类型有必然的逻辑关系，也就没有必要应用判别分析方法了。在实际应用中，通常由取自各总体的关于指标的样本为该总体的代表，该样本称为训练样本，判别分析即提取训练样本中各总体的信息以构造定的准则来决定新样品的归属感......”。

2、“.....因此对当前的新样品，我们自然希望将其指标中的信息同各总体训练样本中的信息作比较，使可在定程度上判定新样品的所属类型。概括起来，下述几方面体现了判别分析的重要意义。第，为未来的决策和行动提供参考。例如，以前对些公司在破产前两年观测到些重要的金融指标值。现在，要根据另个同类型公司的这些指标的观测值，预测该公司两年后是否将频临破产的危险，这便是种判别，其结论可以帮助该公司决策人员及早采取措施，防止将来可能破产的结局。第二，避免产品的破坏。例如，只灯泡的寿命只有将它用坏时才能得知种材料的强度只有将它压坏时才能获得。般地，我们希望根据些非破坏性的测量指标，便可将产品分出质量等级，这也要用到判别分析。第三，减少获得直接分类信息的昂贵代价。例如在医学诊断中，些疾病可用代价昂贵的化验或手术得到确诊，但通常人们往往更希望通过便于观测的些外部症状来诊断......”。

3、“.....第四，在直接分类信息不能获得的情况下可用判别分析。例如，要判断未署名的文学作品是否出自已故作家之手，很显然，我们不能直接去问他。这是可以用判别分析方法在定程度上判定该署名作品是否由该作家所作。从以上例子也可以清楚地看出，如果不是利用直接明确的分类信息来判断新样品的归属问题，难免会出现误判的情况，判别分析的任务是依据训练样本所提供的信息，建立在种意义下最优如误判概率最小或误判损失最小的准则来判定个新样品属于哪个总体。方法简介是的简称，即社会科学统计程序，由美国公司年代推出，迄今已有年的历史，是国际著名三大社会科学统计软件包之。年，位美国斯坦福大学的学生开发了最早的系统，并基于这系统于年在芝加哥合伙成立了公司。的基本功能包括数据管理统计分析图表分析输出管理等。名为社会学统计软件包，这是为了强调其社会科学应用的面因为社会科学研究中的许多现象都是随机的......”。

4、“.....功能介绍的主要分析工具菜单描述性统计分析菜单均数间的比较菜单般线性模型菜单相关分析菜单多元线性回归与曲线拟合菜单对数线性模型菜单聚类分析与判别分析菜单因子分析与对应分析菜单信度分析与多维尺度分析菜单非参数检验菜单菜单图形和输出在以往版本中已经使用的种高度可视化的构造图表交互界面图形构建器在新版中得到了进步的加强。新式的图表能够让用户将复杂的信息清晰地表现出来。而格式的输出功能够让用户更好地同其它人员进行信息共享。数据和访问管理提供了更强大的数据管理功能帮助用户通过使用其它的应用程序和数据库。用户还可以定制内部信息显示的方式，这样在管理数据的时候能够节省时间，也具备定的灵活性。分析功能还包括了次食品衣着居住家庭设备交通通讯文教娱乐医疗保健其他商品发达地区较发达地区不发达地区类别通讯文教娱乐医疗保健其他将样品指标的值代入以上三个函数，比较这三个函数值......”。

5、“.....例如，将上海的各指标值代入函数，得到，可以看出最大，把上海被划分到第类消费水平地区，同理，湖北江苏广东被划分到第二类消费水平地区，西藏被划分到第三类消费水平地区。表个案统计量表在输出表针对每个样品给出了了大部分的判别结果，其中包括实际类预测类判别法的后验概率与组重心的马氏距离以及判别法的每个典型判别函数的判别得分。整理结果如下图表地区类别北京浙江天津辽宁福建江西山东湖南河北山西内蒙古吉林黑龙江安徽河南广西海南重庆四川贵州云南陕西甘肃青海宁夏新疆湖北上海西藏江苏广东由于我们在子对话框中选择了生成表示判别结果的新变量，所以在数据编辑窗口中，可以观察到产生的新变量。其中，变量存放判别样品所属组别的值，变量和分别代表将样品各变量值代入第个和第二个判别函数所得的判别分数，变量和分别代表样品分别属于第组第组和第组的后验概率值。表分类结果表......”。

6、“.....表示预测的所属组关系，表示原始数据的所属组关系，表示交叉验证的所属组关系，这里交叉验证是采用留个在外的原则，即每个观测是通过除了这个观测以外的其他观测推导出来的判别函数来分类的。从该表中可以看出判别是否正确。例如，对应于，第二类个个案中有个被正确地判为第二类，占，有个被错判为第三类，占第三类个个案中有个被正确地判为第三类，占，有个被错判为第二类，占其余各类均判断正确。可以看出判别分析分类与原始个案的致率为，结果比较选取不同先验概率对结果的影响前面是等先验概率的结果，下面以各类的频率为先验概率来分析......”。

7、“.....分类的判别函数只有系数不同，样品的回判正确率为大于，说明此例中应用各类频率作为先验概率效果更好。选取不同评价判别准则对结果的影响由表可以看出，貌似误判率比交叉确认法判别正确率高，通过后验概率比较，也可以发现，交叉确认法更合理些。本例小结在计算中需要看关于各个类的有关变量的均值是否显著不同的检验结果在选项中选择或等检验的计算机输出，以确定是否分类结果是仅仅由于随机因素。对于组间协方差齐性检验，即检验，只有该检验值大于显著性水平，也就是说没有足够理由的证据证明协方差矩阵有差别时，才可以进行判别分析。但是从实用角度来说，真正完全满足该方差齐性条件的数据几乎不存在，所以般不关心它的结果。先验概率的选择问题。表示各类先验概率相等。假设各类的频率为先验概率。如果所用的样本为总体中完全随机抽样......”。

8、“.....则可以选，使用该方法时定要慎重，除非很有把握，并且各类分布比例比较悬殊，否则还是用等概率来计算。在此例中，我们是将事先确定的所有八个指标变量都选入来进行判别分析，在实际应用中，我们也大多是设计尽可能多的相关指标来进行聚类和判别分析，然而事实是，指标太多不仅增大了计算量，而且那些对判别无用的指标也会干扰我们的视线。因此对众多指标进行筛选，找出对判别函数贡献比较突出，具有较强判别能力的指标成为个很重要的事情。凡是具有筛选变量能力的判别方法统称为逐步判别法，有关这些方法的具体论述在本文中暂且不再论述。参考文献梅长林周家良实用统计方法北京科学出版社，茆诗松王静龙濮晓龙高等数理统计北京高等教育出版社海德堡施普林格出版社，于秀林任雪松多元统计分析北京中国统计出版社，米红张文璋实用统计分析方法与应用苏金明统计软件实用指南李静萍谢邦昌多元统计分析方法与应用北京中国人民大学出版社......”。

9、“.....衷心的感谢我的指导老师给予了精心的指导和热情的帮助，尤其在课题设计的前期准备阶段，胡老师提出许多宝贵的设计意见，在最后的修改完善阶段老师在百忙之中抽出时间为我们提供了必要的帮助，这样使得我们得以顺利的完成毕业设计，在短暂的几个月的相处时间里，老师渊博的知识敏锐的思路和实事求是的工作作风给我留下了深刻的印象，这将使得我终身受益，谨此向老师表示衷心的感谢和崇高的敬意。很感激所有在我作毕业设计期间帮助过我的老师......”。