启动“判别分析”平台

通过选择分析 > 多元方法 > 判别来启动“判别”平台。

图 5.3 Iris.jmp 的“判别”启动窗口 

有关“选择列”红色小三角菜单中选项的详细信息，请参见《使用 JMP》中的“列过滤器”菜单。

注意：“验证”按钮仅显示在 JMP Pro 中。在 JMP 中，您可以使用排除行来定义验证集。请参见JMP 和 JMP Pro 中的验证。

Y，协变量

包含用于将观测分为各个类别的连续变量的列。

X，类别

包含将观测归入其中的类别或组的列。

权重

用于将一个权重值分配给要分析的每个行的列。

频数

用于将一个频数值分配给要分析的每个行的列。一般来说，频数列的作用是扩展数据表，以便具有整数频数 k 的任何行扩展为 k 行。您可以指定小数频数。

验证

用于定义验证集的数值列。该列应包含至多三个非重复值。

‒ 若有两个值，较小的值定义训练集，较大的值定义验证集。

‒ 若有三个值，这些值按大小递增的顺序定义训练集、验证集和测试集。

‒ 若验证列有三个以上的水平，则包含最小三个值的行将定义验证集。其他所有行都从分析中排除。

“判别”平台使用验证列来训练和评估模型，除非使用“逐步选择变量”。若在启动时选定“逐步选择变量”选项，则“判别”平台使用验证列来训练和微调模型，或者训练、微调和评估模型。有关验证的详细信息，请参见《预测和专业建模》JMP 建模中的验证。

提示：若未使用“逐步选择变量”，则验证列应只包含两个非重复值。

若在“选择列”列表中没有选择任何列的情况下点击“验证”按钮，您可以向数据表添加一个验证列。有关“生成验证列”实用工具的详细信息，请参见《预测和专业建模》中的生成验证列。

依据

为指定列的每个水平执行单独的分析。

逐步选择变量

使用协方差分析和 p 值逐步选择变量。请参见逐步选择变量。

若指定了验证集，则还会显示验证集的统计量。验证集统计量用于确定使用“执行”按钮时要执行的步骤数。

注意：不为“宽线性”判别方法提供该选项。

判别方法

提供四种执行判别分析的方法。请参见判别方法。

收缩协方差

收缩合并的组内协方差矩阵和组内协方差矩阵的非对角线元素。这样可以提高预测的稳定性并且减小预测的方差。请参见收缩协方差。

高级选项

包含以下选项：

未中心化典型

禁止典型得分中心化以便与较旧版本的 JMP 兼容。

使用伪逆元素

当协方差矩阵是奇异矩阵时，在分析中使用 Moore-Penrose 伪逆元素。所得的分数涉及所有协变量。若未选中它，则分析会删除以下协变量：这些协变量是在 Y，协变量列表中位于它们之前的协变量的线性组合。

按排除行交叉验证

指定排除行将形成计算其拟合统计量的验证集。