《表3 样本峰位置预测模型的分类结果》

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由表2可知，函数Z1和函数Z2的累计方差贡献率之和达100%，表明能很好地解释样本的基本特征信息。正则相关性均大于0.8，表明不同分组与函数Z1和函数Z2的相关性较强。函数检验中，函数Z1和函数Z2的Wilks’Lambda值表明函数Z1对分类模型影响的显著性高于函数Z2。Sig均为0.000，表明函数Z1和函数Z2具有统计学意义，对变量的可解释度十分高，能很好解释各样本的分类情况。综上，选择函数Z1和函数Z2作为判别函数，构建判别预测模型，得到了53个样本的判别分布图和判别结果，见图2和表3。