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#S判别分析:统计量描述性M网函口单S判别分析:统计量描述性M网函口单变量ANOVAfA)nBox'sM(B)「函数系数 SlAsher(F)未标准优(可M组内相关但)口组内协方差区)口分组协方差(E)总体协方差Q)图四图五贝叶斯判别法输出的结果与尸15卜0「判别法很大程度上是一致的，这里不再列出。表12 表13 表12为各族的先验概率，在分组选项中选择的是“根据组大小计算"。表13展示了每组的分类函数，也称费歇线性判别函数,由表中的结果可以说明：group=1这一组的分类函数为：f=-46。457-89.225综合效率标准指数+18.318经济效率标准指数1+112。414结构效率标准指数+61.509社会效率标准指数+77.419人员效率标准指数+57.663发展效率标准指数其他两组的分类函数同样可以写出，我们可以根据每个城市在各组的分类函数值然后将城市分类到较大的分类函数值中。表14为贝叶斯判别的分类结果,其交叉验证有95.5%的城市被判对，这一概率比Fisher判别要高。表14

五、讨论与结论(1)由前面的分析我们知道，协方差矩阵并不相等，考虑采用分组协方差矩阵。

group未分身的先例group未分身的先例可以看出这个结果与采用组内协方差矩阵的预测效果没有明显的差别，而且分类结果图与图三也没有很大的差异，因此,可以采用组内协方差矩阵来进行判别。(2)之前的分析是采用“一起输入自变量”的方法，由表1可知，在0。05的显著性水平上不能拒绝结构效率标准指数和环境效率标准指数在三组的均值相等的假设，考虑“使用步进式方法"，最终确定进入分析的变量有3个：经济效率标准指数、人员效率标准指数、发展效率标准指数,上表给出了最终的分类结果,可以看出，在原有数据的所有城市中，有95.5％的城市被判对，在交叉验证中有92.5%的城市被判对.没有“一起输入自变量”时的效果好，但是在最终对待判城市的分组问题上,两

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