文档介绍：内容摘要 1关键词 1Abstract 1Keywords 11、引言 22、Fisher判别的前提假设 23、Fisher判别的一般理论分析 64、SPSS计算步骤及结果 105、总结及建议 16参考文献 21致谢 22附录A 23附录B 24Fisher判别分析在城镇居民消费等级评估中的应用内容摘要:Fisher判别法是多元统计判别法的典型代表。本文根据已知数据中各地区消费的等级,用Fisher判别法的一般原理对城镇居民消费等级评估进行判别分析,建立各因素的线性判别函数,再通过对SPSS统计软件的相关操作,得出判别函数系数,再将待判观测值代入函数,得到F值,最后比较F值即可得到判别结果。对各地区城镇居民消费等级的评估进行的实例分析,分析结果表明该模型总的判别准确率为100%,与国内已有的研究成果相比是一致的。对政府关于城镇居民消费调节方面具有重要的应用价值。并根据论文的判别结果的分析,给政府关于城镇居民消费提供一些具体可行的建议。关键词:Fisher判别;判别分析;马氏距离;城镇居民消费Abstract:TheFisherdiscriminationmethodisatypicalrepresentativeofmulti-,,’accuraterateis100%’:Fisherdiscrimination;discriminationandanalysis;Mahalanobisrange;,科学技术的不断进步,人们已经进入了信息时代,要在大量的信息中获得有科学价值的结果,从而统计方法越来越成为人们必不可少的工具和手段。多元统计分析是近年来发展迅速的统计分析方法之一,应用于自然科学和社会各个领域,成为探索多元世界强有力的工具。判别分析是统计分析中的典型代表,判别分析的主要目的是识别一个个体所属类别的情况下有着广泛的应用。潜在的应用包括预测一个公司是否成功;决定一个学生是否录取;在医疗诊断中,根据病人的多种检查指标判断此病人是否有某种疾病等等。它是在已知观测对象的分类结果和若干表明观测对象特征的变量值的情况下,建立一定的判别准则,使得利用判别准则对新的观测对象的类别进行判断时,出错的概率很小。而Fisher判别方法是多元统计分析中判别分析方法的常用方法之一,能在各领域得到应用。通常用来判别某观测量是属于哪种类型。在方法的具体实现上,采用国内广泛使用的统计软件SPSS(StatisticalProductandServiceSolutions),它也是美国SPSS公司在20世纪80年代初开发的国际上最流行的视窗统计软件包之一。2、Fisher判别的前提假设假设1:各个判别变量服从正态分布,由各个判别变量的联合分布是多元正态分布。只有在这个条件下,我们才可以进行有关的显著性检验;假设2:各个判别变量不能存在多重共线性,即每个判别变量不能是其他判别变量的线性组合。假设3:每个变量在各类中的取值应存在显著差异。只有在这个假设下才能通过变量建立有效地判别函数将各类区分开来。假设4:预测变量应是连续不间断变量,判断类别或组别应是间断变量。Fish