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多元第四章课后习题解：令已履行还贷责任为0类，未履行还贷责任为1类。令（53，1，9，18，50，11.20，2.02，3.58）客户序号为11，分类未知。用spss解题步骤如下：1.在SPSS窗口中选择Analyze→Classify→Discriminate，调出判别分析主界面，将左边的变量列表中的“group”变量选入分组变量中，将61XX变量选入自变量中，并选择Enterindependentstogether单选按钮，即使用所有自变量进行判别分析。2.点击DefineRange按钮，定义分组变量的取值范围。本例中分类变量的范围为0到1，所以在最小值和最大值中分别输入0和1。单击Continue按钮，返回主界面。3.单击Statistics…按钮，指定输出的描述统计量和判别函数系数。选中FunctionCoefficients栏中的Fisher’s和Unstandardized。单击Continue按钮，返回主界面。4.单击Classify…按钮，定义判别分组参数和选择输出结果。选择Display栏中的Casewiseresults，以输出一个判别结果表。其余的均保留系统默认选项。单击Continue按钮。5.返回判别分析主界面，单击OK按钮，运行判别分析过程。1)用费希尔判别法建立判别函数和判别规则：未标准化的典型判别函数系数由于可以将实测的样品观测值直接代入求出判别得分，所以该系数使用起来比标准化的系数要方便一些。具体见表4.3。表4.3未标准化的典型判别函数系数由此表可知，费希尔判别函数为：8383.27792.06710.05024.04357.03173.02687.6132.0794.10XXXXXXXXY用Y计算出各观测值的具体坐标位置后，再比较它们与各类重心的距离，就可以得知分类，如若与1的重心距离较近则属于1，反之亦然。各类重心在空间中的坐标位置如表4.4所示。表4.4各类重心处的费希尔判别函数值用贝叶斯判别法建立判别函数与判别规则，由于此题中假设各类出现的先验概率相等且误判造成的损失也相等，所以距离判别法与贝叶斯判别完全一致。如表4.5所示，group栏中的每一列表示样品判入相应列的贝叶斯判别函数系数。由此可得，各类的贝叶斯判别函数如下：第0组F1=-118.693+0.340X1+94.070X2+1,033X3-4.943X4+2.969X5+13.723X6-10.994X7-37.504X8第1组F2=-171.296+0.184X1+126.660X2+1.874X3-6.681X4+3.086X5+17.182X6-7.133X7-49.116X8表4.5贝叶斯判别函数系数将各样品的自变量值代入上述两个贝叶斯判别函数，得到两个函数值。比较这两个函数值，哪个函数值比较大就可以判断该样品该判入哪一类。2)在判别结果的CasewiseStastics表中容易查到该客户属于1类，信用好。