1、1. 现有 22 名白血病病人的九种基因表达的 cDNA 微阵列扫描数据（X1X9 ） ，根据 X1X9 的变量信息，对该 22 名白血病病人予以分类。 （具体数据见下表1）采用 SPSS 软件进行操作并回答以下问题：（个体聚类。变量聚类）此题为个体聚类（1）采用什么分析方法？写出该方法在 SPSS 软件中的路径；聚类分析 classifyhierarchical（2）该分析方法中采用什么统计指标进行度量的？个体聚类用用欧式距离平方。距离越远就不可能聚类。指标聚类用相关系数大小（3）根据结果中的什么图从而将该 22 名白血病病人分成 3 类？同时写出归为同一类的个体序号。第一类 8、21、1、
2、4.第二类 6、11 第三类剩下的资料的表现形式是无序的、 聚类之后可以判别、 、表 1 白血病人的九种基因表达序号 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X91 2.57403 2.53782 2.53403 2.12710 2.00000 2.00000 2.00000 2.53656 2.44560 2 2.87448 2.80686 2.88366 2.74036 2.00000 2.00000 2.30320 3.26623 3.43281 3 2.55991 2.00000 2.56820 2.00000 2.56348 2.00000 2.45637 2.98543 3
3、.38650 4 2.65031 2.27646 2.37291 2.01703 2.00000 2.10721 2.00000 2.45637 2.58659 5 3.12352 2.53656 2.65128 2.34830 2.26482 2.17026 2.43775 3.15746 3.80895 6 3.14551 2.72263 3.02857 2.00000 3.18724 2.00000 2.85248 3.11327 3.17898 7 2.77452 2.01703 2.52504 2.22011 2.77452 2.00000 2.00000 2.83442 3.786
4、11 8 3.05231 2.60097 2.43297 2.16435 2.31597 2.22789 2.65992 2.95182 2.00000 9 2.97497 2.34044 2.77452 2.35025 2.00000 2.00000 2.00000 2.87448 3.31639 10 3.00817 2.81291 2.65992 2.00000 2.03743 2.00000 2.57519 3.02078 3.21958 11 2.95617 2.88138 2.61700 2.00000 2.71600 2.00000 2.51188 3.00689 3.34420
5、 12 3.01578 2.41996 2.59879 2.22789 2.00000 2.29226 2.34439 2.80209 3.76686 13 2.72263 2.41664 2.16137 2.00000 2.60314 2.00000 2.44716 2.87622 3.07518 14 2.98046 2.99211 2.69810 2.00000 2.00000 2.16435 2.55751 2.96379 3.35468 15 2.95665 2.41996 2.48430 2.00000 2.13354 2.00000 2.00000 2.72916 3.17114
6、 16 3.04297 2.37658 2.29885 2.36736 2.30750 2.00860 2.10380 2.78319 3.40261 17 2.62221 2.54033 2.54777 2.00000 2.70329 2.00000 2.00000 2.65896 3.13098 18 3.13481 2.00000 2.47129 2.08279 2.04139 2.46687 2.66087 2.79029 3.29535 19 2.98767 2.47129 2.78032 2.00000 2.09691 2.00000 2.68931 2.77232 2.85612
7、 20 2.92993 2.30103 2.58659 2.03743 2.00000 2.02119 2.00000 2.79518 3.23729 21 3.05231 2.60097 2.43297 2.16435 2.31597 2.22789 2.65992 2.95182 2.00000 22 3.02325 2.83569 2.77525 2.61490 2.00000 2.00000 2.47857 3.46419 3.51322 2. 为明确诊断出小儿肺炎三种类型, 某研究单位测得 30 名结核性、12 名化脓性和 18 细菌性肺炎患儿共 60 名的 6 项生理、生化指标（具
8、体数据见下表 2）, 试进行判别分析。 判别有类别信息量。 采用 SPSS 软件进行操作并回答以下问题：（1）写出该方法在 SPSS 软件中的路径；Analyse-classify-discriminant（2）简要说明所采用的具体判别分析方法是哪一种？它是如何判别的？Bayes 每一个都带到不同类别的函数值， ，函数值可以算出概率大小。Bayes 含义（3）写出相应的判别函数式；判别回代后的正确判断率为多少？Z1=-4.456+0.020X1+1.758X2+0.766X3+2.750X4+2.091X5+0.054X6Z2Z381.7%（4）现有两个未知类别的小儿肺炎患者，他们的 6 项指
9、标分别为：4.0、1、0、0、0、7.0、和 18.0、1、0、0、0、60.0、 ，分别判断他们的类别。表 2 三种类型小儿肺炎 6 项生理、生化指标观测结果X1 X2 X3 X4 X5 X6肺炎类型 X1 X2 X3 X4 X5 X6肺炎类型3.0 0 0 1 2 7.0 1 144.0 0 0 0 0 43.0 27.0 0 0 0 0 46.0 1 84.0 1 0 1 1 48.0 23.0 1 0 0 1 8.0 1 30.0 1 2 0 1 21.0 28.0 1 0 0 1 50.0 1 96.0 0 0 0 1 30.0 214.0 0 0 1 1 91.5 1 132.0
10、1 0 0 1 75.5 213.0 1 0 1 1 15.0 1 96.0 0 0 0 1 48.0 224.0 1 0 1 2 12.0 1 96.0 1 2 0 0 73.0 24.0 1 0 1 2 7.0 1 120.0 1 0 0 1 41.0 22.0 0 0 1 1 20.0 1 60.0 0 0 0 2 77.5 26.0 0 0 1 1 42.0 1 24.0 1 2 0 0 22.5 210.0 0 0 1 1 18.0 1 48.0 0 0 1 1 65.0 21.3 1 0 1 0 30.0 1 84.0 0 0 0 1 74.0 224.0 1 0 1 1 12.0
11、 1 108.0 0 0 0 0 6.0 30.3 1 0 0 1 10.0 1 3.0 1 0 0 0 68.0 32.0 0 0 0 0 29.0 1 36.0 1 0 0 0 70.0 37.5 0 2 1 0 18.0 1 3.0 1 0 0 1 25.0 38.0 0 0 1 1 32.0 1 12.0 1 0 0 0 23.0 334.0 0 1 1 1 4.0 1 24.0 1 0 0 1 78.0 38.0 0 0 0 0 32.0 1 36.0 0 0 0 0 43.0 37.0 1 1 1 1 20.0 1 24.0 1 0 0 0 53.0 33.0 1 0 0 2 51
12、.0 1 12.0 1 1 0 0 78.0 310.0 1 2 0 0 81.0 1 120.0 0 0 0 0 25.0 35.0 1 0 0 1 30.0 1 72.0 1 0 0 0 39.0 342.0 1 0 1 2 15.5 1 84.0 0 0 0 0 15.0 34.0 1 2 1 2 45.0 1 21.0 1 0 1 1 74.0 31.0 1 0 0 2 50.5 1 18.0 1 0 0 0 84.0 31.5 1 0 0 1 10.5 1 12.0 1 2 0 0 37.5 36.0 0 0 0 0 14.0 1 120.0 1 0 0 0 50.0 314.0 1
13、 0 1 1 5.0 1 19.0 1 0 0 0 70.0 37.0 1 2 1 1 17.5 1 18.0 1 0 0 0 89.0 33. 现有 10 名健康人（group=1 ）和 6 名心肌梗塞患者（group=2 ）的三个心电图指标（X1，X2，X3） 。 （具体数据见下表 3）试进行判别分析。采用 SPSS 软件进行操作并回答以下问题：（1）简要说明所采用的具体判别分析方法是哪一种？它是如何判别的？Fishers 判别（2）写出相应的判别函数式；判别回代后的正确判断率为多少？93.8%（3）现有一人，他的 3 项指标为：420.50、32.42、1.98，判断他是健康人还是心肌梗
14、塞患者？患者表 3 10 名健康人和 6 名心肌梗塞患者的三个心电图指标group X1 X2 X31 436.70 49.59 2.321 290.67 30.02 2.461 352.53 36.23 2.361 340.91 38.28 2.441 332.83 41.92 2.281 319.97 31.42 2.491 361.31 37.99 2.021 366.5 39.87 2.421 292.56 26.07 2.161 276.84 16.60 2.912 510.47 67.64 1.732 510.41 62.71 1.582 470.30 54.40 1.682 364.12 46.26 2.092 416.07 45.37 1.902 515.70 84.59 1.75
