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spss分析方法-判别分析

判别分析是一种在已知分组条件下，通过观测指标和所属类别，预测未知对象分类的统计方法。其实际应用广泛，特别是在企业营销、考古学、生物分类等领域。

具体应用中，可以根据已有客户数据（消费金额、频次等）预测新客户类型，或判断白酒品牌、水果产地。与聚类分析结合，银行可预测贷款申请人信用风险。判别分析关键步骤包括：分类对象、选择变量、建立判别函数、求解待定系数、计算判别指标。

常用方法包括：距离判别、费舍尔判别、贝叶斯判别。费舍尔判别法通过线性投影简化问题，利用样本与类中心距离判断；贝叶斯判别法通过计算条件概率实现预测；距离判别法基于样本到不同类别的距离来分类。

建立模型通常采用逐步判别分析，此法逐次选择和剔除变量，最终得到最优化判别模型。需满足数据条件，如种类数量、样本数量等要求。

判别分析过程包括模型建立与结果分析两个关键步骤。建立模型时需输入数据、选择变量、配置统计输出，最终保存预测结果。结果分析通常关注组统计、组内矩阵、变量特征、典型方程特征、有效性检验等。

结论，通过判别分析可有效预测未知样本分类，获得不同形式的判别方程，为各类应用提供数据支持。不同方法的合理选择与正确应用，可提升分析准确性和应用效果。结果分析与判别方程的应用，为实业界提供了有力的数据支持工具，有效预测未知对象类别，指导决策。