在SAS的统计分析工具中，逐步判别分析（PROC STEPDISC）和判别函数计算（PROC DISCRIM）是数据挖掘的得力助手。它们假设数据符合多元正态分布，以挖掘分类变量背后的模式。让我们深入理解这两种方法的运用与策略。
首先，PROC STEPDISC就像一个精密的筛选器，通过data=... CLASS=... BY=... VAR=...的语法，逐步选择最适合的分类依据。它允许您指定步数，筛选方法（如normal或npar），并设定显著水平，确保我们得到最具解释力的变量组合。
对于更精确的分类，PROC DISCRIM登场，它的目标是构建判别函数，利用训练数据集（data=... testdata=...）进行分类。众多可选参数如统计输出、后验概率、组密度估计等，让分析更为详尽。其中，VAR和PRIORS语句为变量和先验概率赋予生命，是构建精确分类模型的关键。
典型变量分析（PROC CANDISC）则以主成分分析相似的方式，找出与类别差异最相关的变量组合。它通过标准化、主成分分析、特征值计算，最终将数据转化为典型变量，便于显著性检验和可视化。以Fisher的鸢尾花数据为例，petal length、width和sepallength被选为强大而简洁的判别指标。
ANOVA和MANOVA分析则在考虑方差齐性后，验证了petal length在区分三类花卉上的显著性。通过构建判别函数，我们发现其误判率极低，准确率高达95.33%。交叉表揭示了分类的紧密匹配，仅少数样本出现了误判。
最后，典型判别不仅是一个降维工具，它以少数典型变量清晰展示了样品的分组，直观地展示了类别间的差异。无论是单变量、三变量还是二次判别，其线性判别函数和典型变量散布图都提供了强大的分类洞察。
通过以上步骤，无论是对现有数据的分析，还是对新数据的预测，SAS的判别分析都为我们提供了强大的工具，帮助我们揭示数据背后的分类规律，优化决策过程。