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文档简介
关于多元统计分析典型相关分析典型相关分析的基本思想与主成分分析相似,典型相关分析首先在每组变量中找出变量的线性组合,使得两组的线性组合之间具有最大的相关系数。然后选取和最初挑选的这对线性组合不相关的线性组合,使其配对,并选取相关系数最大的一对,如此继续下去,直到两组变量之间的相关性被提取完毕为此。被选出的线性组合配对称为典型变量,它们的相关系数称为典型相关系数。典型相关系数度量了这两组变量之间联系的强度。第2页,共31页,2024年2月25日,星期天一般情况,设
是两个相互关联的随机向量,分别在两组变量中选取若干有代表性的综合变量Ui、Vi,使得每一个综合变量是原变量的线性组合,即第3页,共31页,2024年2月25日,星期天第4页,共31页,2024年2月25日,星期天典型相关分析原理及方法第5页,共31页,2024年2月25日,星期天
第6页,共31页,2024年2月25日,星期天
第7页,共31页,2024年2月25日,星期天第8页,共31页,2024年2月25日,星期天
第9页,共31页,2024年2月25日,星期天第10页,共31页,2024年2月25日,星期天第11页,共31页,2024年2月25日,星期天第12页,共31页,2024年2月25日,星期天第13页,共31页,2024年2月25日,星期天第14页,共31页,2024年2月25日,星期天第15页,共31页,2024年2月25日,星期天第16页,共31页,2024年2月25日,星期天样本典型相关分析第17页,共31页,2024年2月25日,星期天第18页,共31页,2024年2月25日,星期天
第19页,共31页,2024年2月25日,星期天第20页,共31页,2024年2月25日,星期天典型相关系数的显著性检验第21页,共31页,2024年2月25日,星期天第22页,共31页,2024年2月25日,星期天第23页,共31页,2024年2月25日,星期天
第24页,共31页,2024年2月25日,星期天第25页,共31页,2024年2月25日,星期天第26页,共31页,2024年2月25日,星期天典型载荷分析第27页,共31页,2024年2月25日,星期天第28页,共31页,2024年2月25日,星期天第29页,共31页,2024年2月25日,星期天相关的R函数及实例cancor()极大似然估计法进行参数估计cancor(x,y,xcenter=TRUE,ycenter=TRUE)x,y数据矩阵或数据框,xcenter,ycenter逻辑变量,是否将数据中心化第30页,共3
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