判别分析（精品）

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1、判别分析判别分析(DiscriminateAnalysis)是市场研究的重要分析技术，也是多变量分析技术。判别分析是一种进行统计判别和分类的统计技术手段。它可以就一定数量的个体的一个分类变量和相应的其它多元变量的已知信息，确定分类变量与其它多元变量Z间的数量关系，建立判别函数，并利用判别函数构建Biplot二元判别图(概念图)。同时，利用这一数量关系对其他已知多元变量的信息、但未知分组的子类型的个体进行判别分组。判别分析属于监督类分析方法，例如：市场细分研究中，常涉及判别个体所属类型的问题，也常涉及不同品牌在一组产品属性之间的消费者偏好和认知概念，判别分析可以很好地对这种斧异进行鉴别。

2、并在低维度空间表现这种斧异。一般来讲，利用判别分析首先要明确变量测量尺度及变量的类型和关系；因变量(dependentvariable):分组变量定性数据(个体、产品/品牌、特征，定类变量)。自变量(independentvariable):判别变量定量数据(属性的评价得分，数量型变量)。明确因变量后：我们需要明确我们分析的目的；•确定分组变量与判别变量间的关系建立判别函数，找到自变量的最佳区分因变量的各个类别的线性组和。•可以确定后验概率，计算每个个体落入各个类别的概率。•确定哪些判别变量xl、x2^x3…、xk对区分类别差异的影响最大。•考察各个类别在判别变量方面是否存在显著差异。

3、•确定判别变量是以什么形式影响因变量的,即D是xlx2x3…xk什么形式的函数。•根据判别变量的值对个体进行分类。•对分析的准确程度进行评价。判别分析的应用领域非常广泛，例如：•用户和非用户•经常购买者和非经常购买者•新用户、流失用户和忠实用户•忠诚用户和非忠诚用户•新产品早期使用者和后期使用者•消费者心目中喜欢的品牌和不喜欢的品牌•消费者对我们的品牌和竞争品牌的不同属性偏好•偏好图•市场细分•新产品开发等一般來讲，判别变量是数量型测量尺度变量，分析样本个数至少比判别变量多两个，我们为了得到判别函数，经常需要把样木随机分成训练样木和检验样木等工作！判别函数二分组数-1（一般情况）下面我

4、们通过案例来操作判别分析并得到判别分析图!注：分别用第一和第二个判别函数为坐标轴作个休和屮心的散点图——偏好图我们得到数据集,描述了100家用户对某公司产品的7项指标的满意度打分,因变量丫-客户类型：1-新客户、2-犹豫后再次购买、3-再次直接购买；我们分析的B的是期望得到不同类型的客户，在选购该公司产品方面的影响因索和偏好结构！这样我们可以根据客户类型进行有针对性的改进和营销策略!文件(£)編辑㈢视图巴数据9)转换CD分析O直销遡图形◎实用程序(L91：x141idx1x2幻」x4x5x6x7x14114.1.66.94.72.42.35.2

5、新客户221.83.06.36.62.5

6、4.08.4新客户333.45.25.76.04.32.78.2犹豫后重新购买442.71.07.15.91.82.37.8新客户556.0.99.67.83.44.64.5再次直接购买661.93.37.94.82.61.99.7犹豫后重新购买774.62.49.56.63.54.57.6新客户881.34.26.25.12.82.26.9犹豫后重新购买995.51.69.44.73.53.07.6再次直接购买10104.03.56.56.03.73.28.7犹豫后重新购买11112.41.68.84.82.02.85.8新客户7个自变量，也就是影响客户类型的因索指标:当数据收集好后

7、，这时候要考虑数据集是否有缺省值、是否有未分类等基木描述性统计分析；我们接下来选择判别分析：判别分析在分析菜单的分类子菜单下圈fF名称类型数值(N)31数值(N)42数值(N)43数值(N)44数值(N)45数值(N)4B数值(N)47数值(N)414数值(N)110数值(N)43数值(N)19数值(N)511数值(N)112数值(N)113数值(N)1报告描述统计表CD比较均值遡一般线性複型◎广义线性複型混合複型凶相关©回归®对数线性複型◎神经网络分类(£)降维度量(S)非参数检验迪预测①生存函数逗)多重响应9)固缺失值分析也…多重归因①复杂抽样(D贯星控制@)□roc曲线E(y).

8、..Amos17...園树®•••H判别助…□摄近邻元素血…■电I蔓值无无：■■■无无■无无：■■■无无：喙无无•-质里无无!■■■无无I9■无无•■{X新客户}•••无:平无无醪两步聚类①…函冷均值聚类(念…应I系统聚类◎…在对话框中，我们分别定义自变量和分组变量，其中分组变量耍说明组编码取值范围!(我们有三类)判别分析与多元回归分析一样，都有逐步进入方式，主要口的是通过软件程序和统计算法决定进入判别函数的自变量重耍性程度，我们凶为需耍进行判