似然比分类（似然比分类器 是否用了后验概率）

本文目录一览：

• 1、似然比点状图怎么看
• 2、spss有序logistic回归因变量的分类可以是5吗?
• 3、监督分类中训练样本应如何选取(包括训练样本的数量要求及选择原则...
• 4、有谁知识SPSS中描述统计中交叉表中卡方检验的似然比、线性与线性组织是...
• 5、如何使用SPSS对Logistic回归中分类变量进行处理
• 6、贝叶斯判别分析和朴素贝叶斯分类时一样的吗

似然比点状图怎么看

无明显关系，散点比较散乱。线性相关。可以大概的看出散点大概的排列在一条直线上下。非线性相关。一般有指数相关，对数相关等。需要将数值转换为指数形式或者对数形式，重新制作散点图确认。

三角坐标图的读图方法如下：沿着三个坐标轴数值，从小到大的方向画出三个箭头，方向不要搞错。画平行线即可。分别画出与上述三个箭头平行且延伸方向一致的三条斜线。

扇形统计图，扇形统计图一般用在百分比比较明确的数据中，可以清楚的看到占比率。折线统计图，折线统计图一般用在变化规律上，可以清楚的看到数据变化规律。

宝塔线也叫宝塔线指标，又称为TOWER（TWR）指标，是一种注重股价分析的中长期技术分析工具。

spss有序logistic回归因变量的分类可以是5吗?

Logistic回归主要分为三类，一种是因变量为二分类得logistic回归，这种回归叫做二项logistic回归，一种是因变量为无序多分类得logistic回归，比如倾向于选择哪种产品，这种回归叫做多项logistic回归。

应该用logistic回归。前提是设计好变量类型。使用有序Logistic进行回归分析时，需要考虑4个假设：假设1：因变量唯一，且为有序多分类变量，如血压水平可以分为高、中、低；某病的治疗效果分为痊愈、有效、无效等。

logit回归 打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。

监督分类中训练样本应如何选取(包括训练样本的数量要求及选择原则...

监督分类样本选择一般选10-100个。根据查询相关公开信息显示一般情况下，要行到可靠的结果，每类至少选择10-100个样本，从随机采集10-100个样本点，并确保每一类别不少于10个样本。

训练样本应在各类目标地物面积大的中心选取，这样有代表性。训练样本的数目要足够多，能够提供各类足够的信息和克服各种偶然因素的影响。

第一步：首先打开需要进行监督分类的影像数据，选择不同的波段进行彩色合成，这里尽可能的选择信息量最丰富的波段来进行合成。波段选择可以通过计算不同波段之间的相关系数来分析其相关性。

最小距离法 最小距离法的基本原理是根据已知类别或训练样本的模式特征选择特征参数并建立判别函数，通过待分类像元与各类别均值向量的距离比较而将其划分至与之距离最小的类别之中。

选择训练样本：分析者对待分类图像所在区域有所了解，或进行过初步的野外调查，或研究过有关图件和高精度的航空照片。其最终选择的训练样本应能准确地代表整个区域内每个类别的光谱特征差异。

有谁知识SPSS中描述统计中交叉表中卡方检验的似然比、线性与线性组织是...

1、似然比：是反映真实性的一种指标，属于同时反映灵敏度和特异度的复合指标。

2、Fisher是精确概率检验，只在四格表中使用。

3、打开数据文件，选择【分析】（Analyze）菜单，单击【描述统计】（Descriptive Statistics）命令下的【交叉表】（Crosstabs）命令。交叉表（Crosstabs）主对话框如图3-13所示。

如何使用SPSS对Logistic回归中分类变量进行处理

1、数据录入SPSS。选择Analyze→Regression→BinaryLogistic。主对话框设置：将因变量cancer送入Dependent框中，将纳入模型的自变量sex，age，BMI和COPD变量Covariates中。

2、logit回归 打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个）。

3、首先打开一份要进行线性回归分析的SPSS数据，然后点击【分析-回归-线性】。然后将因变量和自变量分别放入相应的框中。

贝叶斯判别分析和朴素贝叶斯分类时一样的吗

贝叶斯原理、贝叶斯分类和朴素贝叶斯这三者之间是有区别的。

当这个条件成立时，朴素贝叶斯的判别正确率很高，但不幸的是，在现实中各个特征属性间往往并非独立，而是具有较强相关性的，这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力。

朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier）的朴素（Naive）之处在于，其假设了各个特征之间是独立的。

在许多场合，朴素贝叶斯（Nave Bayes，NB）分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。