多元统计分析典型相关分析

1、关于多元统计分析典型相关分析第1页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三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，2022年，5月20日，19点37分，星期三一般情况，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

2、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，2022年，5月20日，19点37分，星期三第4页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三典型相关分析原理及方法第5页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三 第6页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三 第7页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三第8页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三 第9页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三第10页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三第11页

3、，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三第12页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三第13页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三第14页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三第15页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三第16页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三样本典型相关分析第17页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三第18页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三 第19页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三第20页，共3

4、1页，2022年，5月20日，19点37分，星期三典型相关系数的显著性检验第21页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三第22页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三第23页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三 第24页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三第25页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三第26页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三典型载荷分析第27页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三第28页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三第29页，共31页，2022年，5月20日，19点37分，星期三相关的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31页