SAS判别分析：多变量统计分类工具

"SAS判别分析" 判别分析是一种统计学方法，主要用于处理已知分类的数据，通过构建判别函数来预测未知数据的类别归属。它在多种领域中都有应用，比如医学诊断、环境污染类型判断等。判别分析的目标是找到最佳的分类规则，使得分类错误率最低。 在SAS软件中，有三种判别分析过程步：DISCRIM、CANDISC和STEPDISC。DISCRIM过程用于执行经典的Fisher判别分析和Bayes判别分析，它可以帮助用户建立判别函数并评估判别准则的效能。CANDISC过程则专注于探索性的多变量分析，特别适合于可视化高维数据的判别结果。STEPDISC过程则是逐步判别分析，它通过逐步选择变量来优化判别模型，以提高分类的准确性。 判别分析与聚类分析虽然都是分类方法，但两者有着显著的区别。聚类分析是无监督学习，不依赖预先分类的信息，而是通过数据自身的关系来形成类别。而判别分析是监督学习，需要已知分类的历史数据来构建模型，然后对新数据进行分类。 判别分析的核心是构建判别函数。这个函数是通过对已知分类的样本数据进行分析，找出各类别间的最佳分界线或超平面。Fisher判别分析是其中的经典方法，它寻找最大化类别间距离（类间散度）同时最小化类别内距离（类内散度）的判别方向。而Bayes判别分析则是基于贝叶斯定理，考虑到先验概率，估计样本属于某个类别的概率。 在实际应用SAS进行判别分析时，首先要准备包含分类变量和连续预测变量的数据集。然后选择合适的过程步，配置相应的选项，比如选择判别方法（Fisher's LDA或Bayesian），设定变量选择标准等。运行过程后，SAS会输出判别函数的系数、判别准则的效能指标，以及可能的分类预测结果。 SAS的判别分析工具为研究人员提供了强大的分类工具，不仅可以帮助他们理解和预测数据的类别归属，还能通过统计检验评估模型的性能，从而在各种实际问题中找到最佳的决策依据。