拟合线性模型 > 多元响应模型 > 判别分析 > “保存判别值”选项的示例
发布日期: 11/15/2021

“保存判别值”选项的示例

查看 Mardia et al. (1979) 中的 Fisher 的 Iris 数据。物种有 k = 3 个水平,每个样本取四个测量值。

1. 选择帮助 > 样本数据库,然后打开 Iris.jmp

2. 选择分析 > 拟合模型

3. 选择萼片长度萼片宽度花瓣长度花瓣宽度,然后点击 Y

4. 选择物种并点击添加

5. 在“特质”旁边,选择多元方差分析

6. 点击运行

7. 点击“多元方差分析拟合”红色小三角并选择保存判别值

以下列添加到 Iris.jmp 样本数据表:

SqDist[0]

Mahalanobis 距离计算中所需的二次型。

SqDist[setosa]

观测值与 Setosa 重心的 Mahalanobis 距离。

SqDist[versicolor]

观测值与 Versicolor 重心的 Mahalanobis 距离。

SqDist[virginica]

观测值与 Virginica 重心的 Mahalanobis 距离。

Prob[0]

在下面使用的 Mahalanobis 距离的负指数之和。

Prob[setosa]

属于 Setosa 类别的概率。

Prob[versicolor]

属于 Versicolor 类别的概率。

Prob[virginica]

属于 Virginica 类别的概率。

预测的“物种”

根据概率得到的最可能的物种。

现在您可以将数据表中的新列用于其他 JMP 平台来使用报表和图形汇总判别分析。例如:

1. 从更新的 Iris.jmp 数据表(包含新列)中,选择分析 > 以 X 拟合 Y

2. 选择物种,然后点击 Y,响应

3. 选择“物种”预测值,然后点击 X,因子

4. 点击确定

列联表汇总了判别分类。标识了三个误分类。

图 9.13 预测和实际物种的列联表 

Image shown here

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