财务羡衡正常公司:
Y=-504.89552-11.21762X1+7.83665X2+0.21150X3+0.77499X4+0.36059X5-5.85931X6-1.72308X7+7.58422X8+12.21601X9
财务困境公司:
Y=-619.35520-11.35101X1+5.60132X2+0.22330X3+0.79989X4+0.27322X5-5.99456X6-1.70626X7+8.85152X8+13.63997X9
2:检验
y=3.67805*prin1+2.21392*prin2+1.12608*prin3+ 0.78198*prin4+0.52051*prin5
在进行观测归类时,结果很好,分类错误的比率为0。因为哪个公司到底有困境,哪个正常我都是事先知道的,可是在进行主成分分析时,陷入财务困境危险的公司其得分值较高,而财务健康的公司其得分值较低或者不明显,下面是指标得分值。
问题大概就是这样了,如果你还没看明白,请说明,毕竟自己花了不少时间写的文章,不想轻易粘上去(而且文章也太长了估计复制不上去)。
模型和检验都在上面,至于程吵派裂序由于分析升闭指标太多,因此滤去了观测数据,下面。
1:一般判别分析模型
data solvency
input type x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9@@
cards
XXXXXXXXXX
XXXXXXXXXX
XXXXXXXXXX
class type
var x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9run
proc discrim pool=test slpool=0.05 list
class type
priors'1'=0.6 '0'=0.4run
proc discrim method=npar k=2 list
class type
run
2:主成分分析模型
data solvency
input type x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9@@
cards
XXXXXXX
XXXXXX
XXXXXXXX
proc princomp out=out1
var x1-x9run
data a
set out1
y=3.67805*prin1+2.21392*prin2+1.12608*prin3+ 0.78198*prin4+0.52051*prin5
run
proc sortby yrun
proc print
var type y
run
中间打XXXXXX的是观测数据
data ainput x y @@cards150 172 100 124 100 85 50 41 50 36 50 42 runproc freq data=a noprinttable x*y/out=_freq_ ..1、"GasValue" 不是 "Gas Value"
2、"axis1"雀冲 "axis2" 不是 "axis 1" "axis 2"
3、"naxis1" "naxis2" 不是 "naxis 1" "naxis 2"
4、axis label 句子写错了。
5、“ctop=black”画出来会都是黑的,什么也看不宴信到,建议改成浅色调。
6、写代码是件细活儿顷祥歼。
附上修改后的结果:
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