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1、2022-3-51数学建模数学建模判别分析判别分析2022-3-52判别分析判别分析 2022-3-53 目录 上页 下页 返回 结束 2022-3-54 目录 上页 下页 返回 结束 2022-3-55 目录 上页 下页 返回 结束 判别分析的假设之一，是每一个判别变量（解释变量）不能是其他判别变量的线性组合。即不存在多重共线性问题。判别分析的假设之二，是各组变量的协方差矩阵相等。判别分析最简单和最常用的形式是采用线性判别函数，它们是判别变量的简单线性组合。在各组协方差矩阵相等的假设条件下，可以使用很简单的公式来计算判别函数和进行显著性检验。 判别分析的假设之三，是各判别变量之间具有多元正态

2、分布，即每个变量对于所有其他变量的固定值有正态分布。在这种条件下可以精确计算显著性检验值和分组归属的概率。当违背该假设时，计算的概率将非常不准确。2022-3-56 目录 上页 下页 返回 结束 两总体情况 2022-3-5中国人民大学六西格玛质量管理研究中心7 目录 上页 下页 返回 结束 2022-3-58 目录 上页 下页 返回 结束 2022-3-59 目录 上页 下页 返回 结束 2022-3-510 目录 上页 下页 返回 结束 2022-3-511 目录 上页 下页 返回 结束 多总体情况1. 协差阵相同。 2022-3-512 目录 上页 下页 返回 结束 2. 协差阵不相同。 2022-3-513 目录 上页 下页 返回 结束 2022-3-514 目录 上页 下页 返回 结束 2022-3-515 目录 上页 下页 返回 结束 贝叶斯（Bayes）统计的思想是：假定对研究的对象已有一定的认识，常用先验概率分布来描述这种认识，然后我们取得一个样本，用样本来修正已有的认识（先验概率分布），得到后验概率分布，各种统计推断都通过后验概率分布来进行。将贝叶斯思想用于判别分析，就得到贝叶斯判别。2022-3-5中国人

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