SAS多元统计分析：鸢尾花数据的多维度探索与分类

本资源是一份关于SAS多元统计分析的实践作业，涵盖了鸢尾花数据集的深入探索和多种分类方法的应用。首先，作业涉及到了鸢尾花的数据可视化，通过散点图分析花瓣长度(plen)和宽度(pwid)以及萼片长度(slen)和宽度(swid)在三个物种之间的分布情况，观察到可能存在物种间明显的特征差异。 第二部分，进行多变量方差分析(MANOVA)来测试四种花的指标（sepallength, sepalwidth, petallength, petalwidth）在不同物种间是否存在显著差异。结果显示，只有萼片宽度(swid)通过了方差齐性检验，表明这四个指标在不同物种间确实存在显著的差异，并且发现指标之间存在显著的相关性。 接下来的挑战是构建分类模型。首先是贝叶斯判别法，使用留一交叉验证，先验概率设定为0.333，交叉验证错误率为2.67%，普通验证错误率为2%。通过这种方法，识别出某些样本在分类时出现了错误。然后，典型判别法被用来构建判别函数，选取了第一和第二典型变量。这两个变量的累积方差解释比率展示了它们在区分不同物种中的重要性。通过散点图，可以看到物种间的区分趋势。 在实际应用中，对三个未知种类的样品进行分类，使用了之前建立的判别方法。这一步骤展示了理论知识在实际问题中的运用。 最后，作业探讨了系统聚类分析，包括平均(Average)、中心(Centroid)和中位(Median)三种方法构建的系统树，这些聚类结果与原始物种分类进行对比，以便评估聚类效果的优劣。快速聚类则考察了二类和三类划分之间的差异，旨在找出最合适的分类方案。 这份文档提供了一个丰富的SAS统计分析案例，涉及数据可视化、多变量检验、分类算法以及聚类方法的实战应用，适合学习者深入理解多元统计分析的实际操作和决策过程。