《统计学》知识点十思维导图
《统计学》知识点十
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思维导图大纲
《统计学》知识点（十）思维导图模板大纲
判别分析和聚类分析
1. 判别分析(discriminant analysis)：
根据一批分类明确的样本在假设干指标上的观察值，建立一个关于指标的判别函数和判别准那么，然后根据这个判别函数和判别准那么对新的样本进行分类，并且根据回代判别的准确率评估它的实用性。
2. Fisher判别准那么：
它使得类间点的距离最大，而类内点的距离最小，适合于两类的判别分析；Bayes判别准那么：它使得每一类中的每个样本都以最大的概率进入该类，适合于多类的判别分析。
3. 评估判别函数的判别效能：
原始数据的分类要可靠准确；指标变量对判别函数的作用要显著；判别函数的回代错判率和事后概率错误率要小。
4. 聚类分析〔Cluster Analysis〕：
对于总体分类未知的一群事物依照“物以类聚〞思想，把性质相近的事物归入同一类，而把性质相差较大的事物归入不同类的一种统计分析方法。
5. 聚类分析和判别分析的区别和联系
〔1〕区别：
① 聚类分析可以对样本进行分类，也可以对指标进行分类；而判别分析只能对样本进行分类；
② 聚类分析事先不知道事物的类别，也不知道应分几类；而判别分析必须事先知道事物的类别，也知道应分几类；
③ 聚类分析不需要分类的历史资料，能直接对样本进行分类；而判别分析需要分类历史资料去建立判别函数，然后才能对样本进行分类。
〔2〕联系：
先采用聚类分析获得各个个体的类别〔classification〕；然后采用判别分析建立判别函数，对新个体进行类型识别〔(identification 〕
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