判別分析建立基於邊界的統計模型，以多個連續預測變數為函數來預測分類結果（分類）。
判別分析
- 從開啟的 JMP ®資料表中，選擇「分析」>「多元方法」>「判別分析」 。
- 從「選擇列」中選擇一個或多個連續變量，然後按一下「Y，協變量」 （連續變數帶有藍色三角形）。
- 從選擇列中點選一個分類變量，然後點選X，類別（名目變數以紅色條表示，有序變數以綠色條表示）。
- 按一下“確定”。預設情況下，JMP 會顯示典型圖表和判別分數。
- 經典情節顯示了最能區分各組的前兩個典型變數的點和多元最小二乘平均值。
- 典型圖上的雙標線表示
典型空間中預測變數的方向。
- 判別分數報告顯示了用於對資料表中每一行進行分類的資訊。
- 評分總報告提供了錯誤分類的總結信息，以及正確分類和錯誤分類的案例數量和百分比的表格。
尖端：
- JMP 提供逐步變數選擇和三種判別方法（線性、二次和正規化）。
- 點選紅色三角形，選擇逐步變數選擇、變更判別方法、顯示典型細節、指定先驗機率、儲存結果、自訂圖表或選擇其他選項。
- 如果在模型對話方塊中指定了驗證列，則「分數總和」表將包含訓練集、驗證集（和測試集）的計數和誤分類率。
Iris.jmp (Help > Sample Data Folder)Iris.jmp（幫助 > 範例資料資料夾）
請造訪JMP 幫助中的「多元方法 > 判別分析」以了解更多資訊。
進階統計建模
