多元統(tǒng)計(jì)分析典型相關(guān)分析

關(guān)于多元統(tǒng)計(jì)分析典型相關(guān)分析第一頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日典型相關(guān)分析的基本思想與主成分分析相似，典型相關(guān)分析首先在每組變量中找出變量的線性組合，使得兩組的線性組合之間具有最大的相關(guān)系數(shù)。然后選取和最初挑選的這對(duì)線性組合不相關(guān)的線性組合，使其配對(duì)，并選取相關(guān)系數(shù)最大的一對(duì)，如此繼續(xù)下去，直到兩組變量之間的相關(guān)性被提取完畢為此。被選出的線性組合配對(duì)稱為典型變量，它們的相關(guān)系數(shù)稱為典型相關(guān)系數(shù)。典型相關(guān)系數(shù)度量了這兩組變量之間聯(lián)系的強(qiáng)度。第二頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日一般情況，設(shè)

是兩個(gè)相互關(guān)聯(lián)的隨機(jī)向量，分別在兩組變量中選取若干有代表性的綜合變量Ui、Vi，使得每一個(gè)綜合變量是原變量的線性組合，即第三頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日第四頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日典型相關(guān)分析原理及方法第五頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日

第六頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日

第七頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日第八頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日

第九頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日第十頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日第十一頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日第十二頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日第十三頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日第十四頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日第十五頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日第十六頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日樣本典型相關(guān)分析第十七頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日第十八頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日

第十九頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日第二十頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日典型相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)第二十一頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日第二十二頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日第二十三頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日

第二十四頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日第二十五頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日第二十六頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日典型載荷分析第二十七頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日第二十八頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日第二十九頁(yè)，共三十一頁(yè)，2022年，8月28日相關(guān)的R函數(shù)及實(shí)例cancor()極大似然估計(jì)法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)cancor(x,y,xcenter=TRUE,ycenter=TRUE)x,y數(shù)據(jù)矩陣或數(shù)據(jù)框,xcenter,ycenter邏輯變量，是否將數(shù)據(jù)中心化第三十頁(yè)，