回代判别效果 原分类 分类结果 容易 困难 开腹 合计 容易 138 13 26 153 困难 22 35 63 开腹68 44 58 合计 166 56 52 274 先验概率0.55840.2299 0.2117 1.00 回代总的判别成功率为79.20%,错误率 为20.80%;困难组与容易组混杂严重,判别正 确率较低
11 分类结果 原分类 容易 困难 开腹 合计 容易 138 13 2 153 困难 22 35 6 63 开腹 6 8 44 58 合计 166 56 52 274 先验概率 0.5584 0.2299 0.2117 1.00 回代判别效果 回代总的判别成功率为79.20％，错误率 为20.80％；困难组与容易组混杂严重，判别正 确率较低
新病例判别 编号所在组分入组 概率 容易困难开腹 091300.08430.0026 1-2—3—4 1112 093480.06450.0007 0.54170.18280.2755 0.08070.91620.0031 15 2 1*090810089004 16 3 3 0.0000.00001.0000 结论:在16例患者中,有3例错判,判别分 类与实际情况的吻合率为81.25%
12 新病例判别 概率 编号 所在组 分入组 容易 困难 开腹 1 1 1 0.9130 0.0843 0.0026 2 1 1 0.9348 0.0645 0.0007 3 1 1 0.5417 0.1828 0.2755 4 1 2* 0.0807 0.9162 0.0031 ∶ ∶ ∶ ∶ ∶ ∶ 15 2 1* 0.9081 0.0898 0.0021 16 3 3 0.0000 0.0000 1.0000 结论：在16例患者中，有3例错判，判别分 类与实际情况的吻合率为81.25%
聚类分析 cluster analysis 研究“物以类聚”的一种数理统计方法 将观察对象依据某些特征加以归类 可和判别分析结合应用 聚类统计量:相似系数、距离
13 聚类分析 cluster analysis 可和判别分析结合应用 聚类统计量：相似系数、距离 研究“物以类聚”的一种数理统计方法。 将观察对象依据某些特征加以归类
聚类分析:14岁男中学生十五项形态指标 指标、单位 例号 2 208 身高(x1)cm 140.0141.6 176.6 坐高(x2)cm 76.076.2 89.7 体重(x3)kg 36.331.4 57.7 肩宽(x4)cm 32.029.0 37.0 上肢长(x7)cm 61.160.6 75.8 小腿围(x13)cm 31.629.0 35. 上臂紧张围(x14)cm22.319.8 ●●●0·● 24.0 上臂放松围(x15)cm20.517.5 22.0
14 1 2 …… 208 身高（x1）cm 140.0 141.6 …… 176.6 坐高（x2）cm 76.0 76.2 …… 89.7 体重（x3）kg 36.3 31.4 …… 57.7 肩宽（x4）cm 32.0 29.0 …… 37.0 …… …… …… …… …… 上肢长（x7）cm 61.1 60.6 …… 75.8 小腿围（x13）cm 31.6 29.0 …… 35.5 上臂紧张围（x14）cm 22.3 19.8 …… 24.0 上臂放松围（x15）cm 20.5 17.5 …… 22.0 指标、单位 例号 聚类分析：14岁男中学生十五项形态指标
根据聚类对象的不同,聚类分析一般 可分为两类。一种是对指标(变量)进行 聚类,另一种是对样品进行聚类。 聚类分析的方法有 系统聚类法和快速聚类法 常用的聚类统计量有两类。一类是距离,另 类是相似系数。在计算距离时,为消除原指标 量纲不同的影响,可以在计算距离前先对各指标 进行标准化处理
15 根据聚类对象的不同，聚类分析一般 可分为两类。一种是对指标（变量）进行 聚类，另一种是对样品进行聚类。 聚类分析的方法有 系统聚类法和快速聚类法 常用的聚类统计量有两类。一类是距离，另 一类是相似系数。在计算距离时，为消除原指标 量纲不同的影响，可以在计算距离前先对各指标 进行标准化处理