判别分析-多元统计分析

基于距离判别的多元统计分析

距离判别法主要利用样本与各类重心间的距离差异进行分类。首先，根据已知分类的数据计算各类的重心。然后，计算待判样本与各类的距离。最后，根据距离最小原则，将待判样本归入距离最近的一类。该方法常用的判别函数为 W(x) = D(x, G2) - D(x, G1)， 其中 D 代表距离函数，G1 和 G2 分别代表两类的重心。

统计分析 3 2024-05-29

多元统计分析中的距离判别技术

距离判别方法的核心思想是，首先根据已知分类数据计算各类别的重心，然后测量待判定样本与每一类别重心的距离，最终将待判定样本分配到距离最近的类别。判别函数表达为：W(x)=D(x,G2)-D(x,G1)。判别依据是样本x与各类别重心的距离比较，以此确定样本的分类。

统计分析 0 2024-09-14

多元统计分析

而a2=D(x)=σ2, 所以当k为偶数时：由此推递关系，所以X的k阶中心矩为。特别地，若X~N(0,1)，则

统计分析 3 2024-07-13

费歇尔判别法的多元统计分析

费歇尔判别法的核心思想是通过将多维数据投影至特定方向，以尽可能地区分不同总体。这种投影利用方差分析构建一个或多个超平面，以最大化组间差异并最小化组内差异。判别函数通过将待分类样本映射至这些超平面，计算出判别函数值y1、y2和y，然后通过加权平均值y0进行分类决策。

统计分析 0 2024-09-14

多元统计分析精要

本书以多元正态分布、均值向量和协方差阵检验为基础，深入探讨聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等主流方法。此外，本书还结合市场研究、顾客满意度研究、金融研究、环境研究等领域的最新应用，系统阐述定性数据建模分析、对数线性模型、logistic 回归、路径分析、结构方程模型、联合分析、多变量图表示法、多维标度法等前沿方法。

算法与数据结构 3 2024-05-16

多元统计分析回归分析解析

何晓群第二版中的第二章介绍了回归分析的详细内容，探讨了其在多元统计分析中的重要性和应用。

统计分析 2 2024-07-17

多元统计分析与聚类分析

多元统计分析与聚类分析的基础原理、特性以及实例演示的课件。

统计分析 0 2024-10-10

多元统计分析与多变量统计分析的应用

方开泰是统计领域的权威。多元统计分析在数据研究中扮演着重要角色。

统计分析 0 2024-08-25

多元统计分析应用实例

利用多元统计分析技术，可对各地区经济效益指标进行分析，包括数据标准化、相关性分析等步骤，以深入了解地区间经济效益的差异和关联性。

统计分析 4 2024-04-30