什么是逐步判别分析

逐步判别分析是一种统计方法，通过筛选变量建立判别函数。这种方法每次加入一个最能区分类别的变量，同时检验已选变量的贡献度。研究者先计算所有变量的判别能力，选择F值最大的变量进入模型。每加入一个新变量后，会重新评估所有已选变量的重要性，剔除不再显著的变量。这个过程持续进行，直到既不能加入新变量也不能剔除已有变量为止。某零售公司曾用此方法分析客户数据，筛选出5个最能预测购买行为的变量，提高了营销精准度。

这种方法的特点是变量筛选与模型构建同步进行，避免了传统方法一次性选择所有变量的问题。每一步都通过Wilks'λ统计量检验变量的判别效果，确保模型简洁有效。医疗研究中，逐步判别分析帮助识别出8个对疾病分类贡献最大的生物标志物，排除了30个无关变量。工业质量控制方面，某汽车制造商应用此方法，从15个生产参数中选出3个关键指标，显著提高了产品缺陷检测率。