多元统计分析典型相关分析_第1页
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文档简介

关于多元统计分析典型相关分析第一页，共三十一页，2022年，8月28日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。第二页，共三十一页，2022年，8月28日一般情况，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，即第三页，共三十一页，2022年，8月28日第四页，共三十一页，2022年，8月28日典型相关分析原理及方法第五页，共三十一页，2022年，8月28日

第六页，共三十一页，2022年，8月28日

第七页，共三十一页，2022年，8月28日第八页，共三十一页，2022年，8月28日

第九页，共三十一页，2022年，8月28日第十页，共三十一页，2022年，8月28日第十一页，共三十一页，2022年，8月28日第十二页，共三十一页，2022年，8月28日第十三页，共三十一页，2022年，8月28日第十四页，共三十一页，2022年，8月28日第十五页，共三十一页，2022年，8月28日第十六页，共三十一页，2022年，8月28日样本典型相关分析第十七页，共三十一页，2022年，8月28日第十八页，共三十一页，2022年，8月28日

第十九页，共三十一页，2022年，8月28日第二十页，共三十一页，2022年，8月28日典型相关系数的显著性检验第二十一页，共三十一页，2022年，8月28日第二十二页，共三十一页，2022年，8月28日第二十三页，共三十一页，2022年，8月28日

第二十四页，共三十一页，2022年，8月28日第二十五页，共三十一页，2022年，8月28日第二十六页，共三十一页，2022年，8月28日典型载荷分析第二十七页，共三十一页，2022年，8月28日第二十八页，共三十一页，2022年，8月28日第二十九页，共三十一页，2022年，8月28日相关的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三十页，

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