《SAS中判别分析》课件

别SAS中判分析判别分析是一种统计方法，用于将样本分配到已知类别中SAS软件提供了强大的判别分析功能，可用于各种应用场景，例如市场细分、客户分类和信用风险评估课标程目掌握判别分析的基本原理和应用学习使用SAS软件进行判别分掌握判别分析结果的解读和分析运用判别分析解决实际问题，进场景析方法行预测和分类习员学人统计专业师学数据分析对统计学基础知识有一定了解的想要学习利用SAS软件进行判别学生，希望深入学习判别分析模分析，并应用于实际工作中型关员科研工作者其他相人需要使用判别分析方法处理数据，对判别分析感兴趣，希望学习其并进行模型评估和预测基本原理和应用场景别判分析概述类预测数据分模型决策支持判别分析是一种统计方法，用于将样本分配它根据已知样本的特征来构建一个预测模型，判别分析在商业、金融、医疗等领域广泛应到预定义的组或类别中以便将新样本分类到合适的组中用，帮助决策者进行分类预测和风险评估别判分析原理数据预处理首先，需要对数据进行预处理，例如标准化和缺失值处理，以确保数据质量建立判别函数根据样本数据，建立判别函数，以便将新的观测值划分到不同的类别中判别规则根据预先设定的判别准则，例如贝叶斯判别规则或距离判别规则，将新的观测值分配到不同的类别中模型评估最后，需要对模型进行评估，以确定模型的准确性和有效性语实现SAS句备数据准1导入数据，并进行必要的预处理，如缺失值处理等构模型建2使用PROC DISCRIM过程构建判别分析模型评模型估3评估模型的预测能力，如正确分类率和错误分类率结读果解4分析判别函数、分类结果和模型评估指标预测应用5将模型应用于新数据，进行分类预测PROC DISCRIM声明语PROC DISCRIM句PROC DISCRIM语句是SAS中用于执行判别分析的程序语句该语句用于指定要执行判别分析的数据集、变量以及其他选项语法格式PROC DISCRIMDATA=数据集名;其中，DATA=数据集名指定要进行判别分析的数据集语CLASS句类变变指定分量量名CLASS语句用于指定判别分析中该语句需要指定分类变量的名称，要使用的分类变量，即用于区分不例如，如果您的数据集中有一个名同组别的变量为“group”的变量来区分不同组别，则应将“group”指定为CLASS语句的值示例CLASS group;指定名为“group”的变量作为分类变量语VAR句变选择量指定用于判别分析的变量，即自变量多个变量用空格隔开备数据准确保变量类型符合判别分析要求，例如数值型或分类型构模型建SAS根据VAR语句中的变量构建判别模型语PRIORS句验认值先概率默用于指定每个组的先验概率如果省略该语句，则每个组的先验概率默认为样本大小指定概率使用PRIORS语句可以指定每个组的先验概率，例如PRIORS=

0.3,

0.7语TESTLIST句变指定量示例用于指定参与判别分析的变量TESTLIST=age sexincome指定年龄、性别和收入作为判别分析的变量输入变量名列表，如TESTLIST=var1var2var3语POOL=句组间协认值

11.用于指定方差

22.默阵矩的合并方式默认情况下，PROC DISCRIM该语句用于控制判别分析中协会使用所有组的样本协方差矩方差矩阵的合并方式，并设置阵的加权平均值来计算合并协合并后的协方差矩阵方差矩阵选项响

33.

44.影用户可使用POOL=YES或合并协方差矩阵会影响分类函POOL=NO来指定是否合并协数的计算，从而影响最终的分方差矩阵类结果语COVAR=句协阵协阵单协阵方差矩池方差矩独方差矩指定协方差矩阵，用于计算判别函数使用所有组的池协方差矩阵进行分析，适用使用每个组的单独协方差矩阵进行分析，适于组间方差相似的场景用于组间方差差异较大的场景选项CROSSLISTERR场功能使用景CROSSLISTERR选项用于控制PROC DISCRIM过程输出结果中，当用户希望了解每个观测值被分到哪个组别，以及各个组别的分类每个观测值所属的组别以及判别分析结果的输出方式结果时，可以使用CROSSLISTERR选项选项TCRIT设阈值类置控制分TCRIT选项用于设置分类阈值，该阈值决定了将观测结果分配到哪通过指定TCRIT值，用户可以控制分类的严格程度，影响分类结果个组的准确性选项RISKLIMIT设风险优稳

11.置限制

22.化模型定性控制预测错误风险，指定最大降低过拟合可能性，提高模型允许错误率，避免过度拟合预测的可靠性调类门槛

33.整分根据实际需求，调整分类门槛，平衡预测准确率和错误风险别结读判分析果解类正确分率1模型准确性，预测结果与实际类别一致错误类分率2模型预测错误率类分函数3根据判别分析结果生成的函数类结预测分果4根据分类函数预测新样本类别正确分类率和错误分类率可以评估判别分析模型的整体表现分类函数可以用于预测新样本的类别，并进行进一步分析类正确分率正确分类率是指模型成功将样本归类到其真实类别中的比例该指标反映了模型在区分不同类别数据的能力

0.

80.2类错误类正确分率分率较高正确分类率表示模型预测能力出低错误分类率表明模型误判的样本较色少错误类分率错误分类率是指在判别分析中，模型将样本错分为其他类别的比例它反映了模型预测结果的准确性，错误分类率越高，模型的预测能力越差类分函数线别别性判函数二次判函数线性判别函数基于样本均值和协方二次判别函数考虑了协方差矩阵的差矩阵计算，用于预测样本所属类差异，对于非线性数据具有更好的别拟合能力贝别叶斯判函数基于贝叶斯定理，考虑先验概率和类条件概率，用于分类类结预测分果预测样新本将新的观测数据代入已建立的判别函数类结分果根据判别函数计算结果，确定样本所属类别预测报告生成包含预测结果、分类概率等信息的报告检验交叉数据分割1将数据集分成训练集和测试集，训练集用于模型构建，测试集用于评估模型性能构模型建2使用训练集构建判别分析模型，并获得分类规则评模型估3使用测试集评估模型的分类效果，计算正确分类率和错误分类率总别体判效果分析正确率1模型预测正确分类的比例敏感度2模型能够正确识别真实正例的比例特异度3模型能够正确识别真实负例的比例F1分数4精度和召回率的调和平均数通过分析这些指标，可以评估判别模型的整体性能例如，如果模型的正确率很高，但敏感度较低，则可能存在过拟合问题，需要调整模型参数别应场判分析用景户细风险评客分估将客户群分成不同的组，以针对根据客户的特征，评估其信用风性地进行营销险，判断是否发放贷款诊预测疾病断分析根据患者的症状和检查结果，判基于历史数据，预测未来趋势或断其患病可能性事件发生概率评标价指正确率精确率分类正确样本数占总样本数的比例，反映模型整预测为正样本的样本中，实际为正样本的比例，体预测能力反映模型的准确性值召回率F1实际为正样本的样本中，预测为正样本的比例，精确率和召回率的调和平均值，综合反映模型的反映模型的覆盖率整体性能优缺点分析优点缺点•简单易用，易于学习和掌握•需要付费使用，成本较高•提供丰富的统计分析功能，包•对硬件资源要求较高，需要较含判别分析大的内存和硬盘空间•适用于处理大型数据集，并提•对于复杂模型，训练时间较长供可视化结果•支持多种数据格式，方便数据•不支持开源代码，难以进行二导入和导出次开发补充技巧码优结视报SAS代化果可化告撰写合理使用SAS宏语言，提高代码效率和可读利用SAS图形功能，直观展示判别分析结果清晰呈现分析过程、结果和结论性课结程小本课程详细介绍了SAS中判别分析的理论基础、实现步骤和结果解读掌握判别分析方法可以帮助您对数据进行分类预测，并识别不同类别之间的差异问动答互积极参与提问，促进学习效果分享个人经验，丰富学习内容共同探讨案例，加深理解运用课后持续交流，巩固知识掌握。