《表5 待判样本回判结果检验》

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《煤与瓦斯突出预测的Bayes-逐步判别分析模型及应用》

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利用上述建立的Bayes判别分析模型对该典型突出矿区的另外8个突出实例进行突出类型判别预测，判别结果见表4。为了便于对比分析，表4同时列出了对判别因子不进行筛选而全部引入判别函数的判别分类结果。由表4可知，利用Bayes-逐步判别法得到的判别结果与实际情况完全吻合，判别正确率达100%；而单纯利用Bayes判别法得到的判别结果中有2个是错误的，误判率为25%。为进一步考察Bayes-逐步判别法判识结果的准确性和可靠性，对8个突出实例进行了回代估计，结果见表5。由表5可知，根据Bayes函数值和后验概率回判的结果与实际情况完全一致，误判率为0。由此说明，建立的Bayes-逐步判别分析模型可以有效、准确地对煤与瓦斯突出进行预测。