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文档简介

多元统计分析及R语言建模第11章典型相关分析及R使用内容与要求主要内容：

典型相关分析的目的和基本思想

典型相关分析的数学模型

典型相关系数以及典型变量的计算

典型相关系数的假设检验多元统计分析及R语言建模第11章典型相关分析及R使用内容与要求基本要求：

了解典型相关分析的目的和基本思想

了解典型相关分析的实际意义

了解R语言中典型相关分析的基本步骤

能运用R语言进行典型相关分析多元统计分析及R语言建模第11章典型相关分析及R使用11.1引言概念第11章典型相关分析及R使用探讨一组变量与另一组变量间的相互关系即是典型相关分析(CanonicalCorrelationAnalysis)，是简单相关和多元相关的延伸。举例：能源消费量与经济增长之间典型相关分析能源消费经济增长X：Y：11.2相关分析基本架构一、简单相关分析第11章典型相关分析及R使用二、多变量相关分析三、典型相关分析一、简单相关分析二、多变量相关分析11.3典型相关分析原理典型相关的求法第11章典型相关分析及R使用11.3典型相关分析原理典型相关的求法第11章典型相关分析及R使用11.3典型相关分析原理典型相关的求法第11章典型相关分析及R使用11.3典型相关分析原理典型相关的求法第11章典型相关分析及R使用11.3典型相关分析原理典型相关的求法第11章典型相关分析及R使用11.3典型相关分析原理典型变量的性质第11章典型相关分析及R使用1.每一对典型变量ui及vi（i=1,2,…,p）的标准差为1。2.任意两个典型变量ui（i=1,2,…,p）彼此不相关，任意两个典型变量vj（j=1,2,…,q）彼此不相关，且当i

j时，ui及vj也彼此不相关。3.各典型变量ui及vi的相关系数

i（i=1,2,…,p），典型相关系数满足关系式1

1

2

…

p

0。11.3典型相关分析原理典型相关的检验第11章典型相关分析及R使用对典型相关系数进行检验，以确定相关系数的个数，然后根据显著的典型相关系数对资料进行典型相关分析。11.4典型相关分析步骤计算典型相关系数及变量第11章典型相关分析及R使用一、计算典型相关系数二、典型相关系数检验三、计算典型相关变量实证分析：能源消费量与经济增长之间典型相关分析能源消费X经济增长Y典型相关的实证分析典型相关

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