SPSS软件的一般判别分析：基本原理
一般判别分析是在已知分类的前提下，对未知分类的观测量归入已有分类的一种多元统计分析方法。判别分析法的思路：首先建立判别函数；然后通过已知所属分类的观测量确定判别函数中的待定系数；最后通过该判别函数对未知分类的观测量进行归类。常用的判别分析方法有距离判别法、费舍尔判别法和贝叶斯判别法。
费舍尔判别法利用投影的方法使多维问题简化为一维问题来处理。其通过建立线性判别函数计算出各个观测量在各典型变量维度上的坐标并得出样本距离各个类中心的距离，以此作为分类依据。
贝叶斯判别法通过计算待判定样品属于每个总体的条件概率并将样本归为条件概率最大的组。其主要思想：首先利用样本所属分类的先验概率通过贝叶斯法则求出样本所属分类后验概率，并依据该后验概率分布作出统计推断。
距离判别思想是根据各样品与各母体之间的距离远近作出判别的。其通过建立关于各母体的距离判别函数式，得出各样品与各母体之间的距离值，判别样品属于距离值最小的那个母体。
