输入的/删除的变量a,b,c,d | |||||||||
步骤 | 输入的 | Wilks 的 Lambda | |||||||
统计量 | 精确 F | ||||||||
统计量 | df1 | 金牛座的男生 df2 | Sig. | ||||||
1 | v55 | .935 | 1 | 1 | 896.000 | 相逢是首歌 62.707阿玛尼粉底 | 1 | 896.000 | .000 |
2 | v59 | .898 | 2 | 1 | 896.000 | 51.005 | 2 | 895.000 | .000 |
3 | v42 | .862 | 3 | 1 | 896.000 | 47.685 | 3 | 894.000 | .000 |
4 | v33 | .844 | 4 | 1 | 896.000 | 41.144 | 4 | 893.000 | .000 |
5 | v89 | .827 | 5 | 1 | 896.000 | 37.440 | 5 | 892.000 | .000 |
6 | v117 | .819 | 6 | 1 | 896.000 | 32.818 | 6 | 891.000 | .000 |
7 | v86 | .811 | 7 | 1 | 896.000 | 29.707 | 7 | 890.000 | .000 |
8 | v112 | .806 | 8 | 1 | 896.000 | 26.819 | 8 | 889.000 | .000 |
9 | v23 | .802 | 9 | 1 | 896.000 | 24.419 | 9 | 888.000 | .000 |
在每个步骤中,输入了最小化整体 Wilk 的 Lambda 的变量。 | |||||||||
a. 步骤的最大数目是 200。 | |||||||||
b. 要输入的最小偏 F 是 3.84。 | |||||||||
c. 要删除的最大偏 F 是 2.71。 | |||||||||
d. F 级、容差或 VIN 不足以进行进一步计算。 | |||||||||
标准化的典型判别式函数系数 | |
函数 | |
1 | |
v23 | .159 |
v33 | -.359 |
v42 | .439 |
v55 | .601 |
v59 | -.474 |
v86 | .227 |
v89 | .314 |
v112 | -.185 |
v117 | .230 |
辛亥革命纪录片 |
分类结果b,c | ||||||
是否患有脂肪肝 | 预测组成员 | 合计 | ||||
0 | 1 | |||||
初始 | 计数 | dimension2 | 0 | 306描写山水风光的古诗词 | 119 | 425 |
1 | 170 | 303 | 473 | |||
% | dimension2 | 0 | 72.0 | 28.0 | 100.0 | |
1 | 35.9 | 64.1 | 100.0 | |||
交叉验证a | 计数 | dimension2 | 0 | 304 | 121 | 425 |
1 | 174 | 299 | 473 | |||
% | dimension2 | 0 | 71.5 | 28.5 郑渊洁的作品 | 100.0 | |
1 | 36.8 | 63.2 | 100.0 | |||
a. 仅对分析中的案例进行交叉验证。 在交叉验证中,每个案例都是按照从该案例以外的所有其他案例派生的函数来分类的。 | ||||||
b. 已对初始分组案例中的 67.8% 个进行了正确分类。 | ||||||
c. 已对交叉验证分组案例中的 67.1% 个进行了正确分类。 | ||||||
预测 | ||||
1 | 0 | 合计 | ||
实际 | 1 | True Positive(TP) | Fal Negative(FN) | Actual Positive(TP+FN) |
0 | Fasle Positive(FP) | True Negative(TN) | Actual Negative(FP+TN) | |
合计 | Predicted Positive(TP+FP) | Predicted Negative (FN+TN) | TP+FP+FN+TN | |
本文发布于:2023-06-11 19:39:13,感谢您对本站的认可!
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