SAS讲义：判别分析方法详解——距离、贝叶斯与逐步

本资源是一份关于统计软件SAS的讲义，专注于判别分析的详细讲解。讲义分为两大部分，分别是距离判别分析和贝叶斯判别分析。 首先，第一节介绍的是距离判别分析（Distance Discrimination Analysis）。该方法基于T2测验的思想，通过计算样本点x与已知类别μ0的差异（即(x－μ0)’S－1(x－μ0)），评估样本属于该类别的可能性。当样本量为1时，此距离就成为了分类的标准。推广至多个类别时，采用马氏距离来确定样本与每个类别的关系，选择距离最小的类别作为归属。 第二节则是贝叶斯判别分析（Bayes Discrimination Analysis）。这种方法基于贝叶斯定理，考虑了每个类别G1、G2...Gk的概率分布f1(x), f2(x), ..., fk(x)以及样本x属于各类别的先验概率q1, q2,..., qk。贝叶斯判别旨在找到最优的划分方式R，使得总的分类损失g(R)最小。具体来说，如果误判成本为C(j|i)，且发生这种误判的概率为P(j|i,R)，那么总的平均误判损失kri(R)是这些误判成本的加权和。 这份SAS讲义深入剖析了两种常见的判别分析方法，理论框架清晰，适用于实际数据分析中的分类问题。通过学习，用户可以理解如何利用统计软件SAS来进行有效的类别划分和决策，提高数据挖掘和预测的准确性。