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	<title>判别分析 - 版本历史</title>
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	<updated>2026-04-18T10:45:25Z</updated>
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		<title>112.247.67.26：以“&lt;b&gt;判别分析&lt;/b&gt;又称“分辨法”，是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变...”为内容创建页面</title>
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		<updated>2014-02-05T23:46:50Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;以“&amp;lt;b&amp;gt;&lt;a href=&quot;/%E5%88%A4%E5%88%AB%E5%88%86%E6%9E%90&quot; title=&quot;判别分析&quot;&gt;判别分析&lt;/a&gt;&amp;lt;/b&amp;gt;又称“分辨法”，是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变...”为内容创建页面&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;新页面&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;&amp;lt;b&amp;gt;[[判别分析]]&amp;lt;/b&amp;gt;又称“分辨法”，是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
其基本原理是按照一定的判别准则，建立一个或多个判别函数，用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数，并计算判别指标。据此即可确定某一样本属于何类。　　&lt;br /&gt;
==2、分类==&lt;br /&gt;
根据判别中的组数，可以分为两组判别分析和多组判别分析；&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
根据判别函数的形式，可以分为线性判别和非线性判别；&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
根据判别式处理变量的方法不同，可以分为逐步判别、序贯判别等；&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
根据判别标准不同，可以分为距离判别、Fisher判别、Bayes判别法等　　&lt;br /&gt;
==3、应用==&lt;br /&gt;
在气候分类、农业区划、土地类型划分中有着广泛的应用。&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
在市场调研中，一般根据事先确定的[[因变量]]（例如产品的主要用户、普通用户和非用户、自有房屋或租赁、电视观众和非电视观众）找出相应处理的区别特性。在判别分析中，因变量为类别数据，有多少类别就有多少类别处理组；自变量通常为可度量数据。通过判别分析，可以建立能够最大限度的区分因变量类别的函数，考查自变量的组间差异是否显著，判断那些自变量对组间差异贡献最大，评估分类的程度，根据自变量的值将样本归类。&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>112.247.67.26</name></author>
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