SAS判别分析步骤详解：DISCRIM、CANDISC与STEPDISC应用

判别分析是SAS系统中的一种关键统计方法，用于通过多个指标对样本个体进行分类，以确定其最可能的类别归属。在SAS中，主要涉及三个步骤的判别分析过程：DISCRIM、CANDISC和STEPDISC。 DISCRIM过程是基本的判别分析工具，它适用于各种类型的数据，包括类内多元正态分布但不必满足方差协方差矩阵相同的假设。此过程不仅可以筛选指标变量，还能构建判别函数，适用于样本分类。 CANDISC过程步则专门用于执行正交判别分析，这是一种减少维度的方法，类似于主成分分析，目标是通过最大化类别间的差异性和最小化类内差异性来降低指标数量。正交判别分析在指标众多时尤其有用，因为它强调了区分度。 STEPDISC过程步则是筛选指标的关键步骤，它专注于在类内具有多元正态分布和相同方差协方差矩阵的前提下，选取最具区分性的变量。这个过程适用于已有筛选标准的情况，有助于缩小变量范围，提高后续分析效率。 判别分析的核心思想是基于一组已知分类的样本，构建一个或多个判别函数，通过这些函数预测新样本的类别。其过程涉及线性组合预测变量，这些变量应能反映出不同类别间的显著差异。判别函数的拟合基于已知类别样本，然后在新样本上应用，以确定其所属类别。 SAS中的判别分析是一项强大的工具，特别是在医学研究、环境监测等需要根据多个指标进行分类决策的领域。通过结合DISCRIM、CANDISC和STEPDISC等过程，用户可以根据特定需求和数据特点，有效地进行样本分类，优化预测准确性和模型简化。