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判别分析
【判别分析的概念和目的】
判别分析是一种对观察对象进行分类的统计学方法，它与聚类分析不同，它在分析之前就非常明确观察对象分为几个类别，该分析方法的目的就是从现有已知类别的观察对象中建立一个判别函数来，然后再用该判别函数去判别同质的未知类别的观察对象。比如医生根据胰腺炎的不同类型建立判别函数，就可以在病人入院时快速的判定其为何种类型，进而采取适宜的处理措施。
【判别分析的一般形式】
y=a1x1+a2x2+……+anxn（a1为系数，Xn为变量）。事先非常明确共有几个类别，目的是从已知样本中训练出判别函数
【判别分析的前提条件】
(1)样本量应尽可能大；
(2)对已知分类或分组（即：因变量）的标准要尽可能客观、准确和可靠,使建立起来的判别函数能起到准确的判别效果；
(3)自变量（即：观察指标）和因变量之间要有重要的影响关系，选择自变量时应挑选既有区别性又有重要性的指标，这样可以用最少的变量达到较高的判别能力；
(4) 各观察指标变量尽可能服从正态分布；
(5) 各观察指标变量应是连续型变量，判断类别或组别变量应是分类变量；
(6)所选择的各观察指标变量之间的相关性应较弱，也就是相关性检验不能达到显著水平，并且2个变量之间的相关性在不同的类别或组别中应一致。
【一般判别分析】
案例：
基于冠心病人和正常人的舒张压和血浆胆固醇进行判别分析。
数据如下：
属性：
组别有2种：
