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标题:
典型相关分析（Canonical correlation analysis）（二）：原始变量与典型变量之间...
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作者:
浅夏110
时间:
2020-6-6 14:48
标题:
典型相关分析（Canonical correlation analysis）（二）：原始变量与典型变量之间...
1 原始变量与典型变量之间的相关性
6 S5 R; b% K, q& r+ R! R- U
（1）原始变量与典型变量之间的相关系数
* x( I6 x1 ^- \, a2 m1 I
0 m' C$ }. A: c m! [
( ]3 p" \# M/ N, Q1 ^9 c" G( Z/ ]+ Y
& G6 j1 j$ N/ ?4 N5 g
6 v' a" ^- v s \8 R l( y# r
（2）各组原始变量被典型变量所解释的方差
9 t: U5 o* x5 K( i/ E: i& i" F
6 h) A) Q- z4 G
. c8 l( ~/ l2 J! X! \: \2 {+ J* V
. T p3 h3 `+ p/ p& ^# R" S
2 典型相关系数的检验
- a$ q+ d6 t1 M3 X1 t% l
在实际应用中，总体的协方差矩阵常常是未知的，类似于其他的统计分析方法，需 要从总体中抽出一个样本，根据样本对总体的协方差或相关系数矩阵进行估计，然后利 用估计得到的协方差或相关系数矩阵进行分析。由于估计中抽样误差的存在，所以估计 以后还需要进行有关的假设检验。
2 Y+ S; z R& i. H. e
- ]9 Z7 H( o$ B% J3 L! f% s1 l
1．计算样本的协方差阵
$ y' `+ Y$ \) C$ _0 V, `" [
6 }5 O" h; A* W. o
: `- I" `1 v1 ?- V- w0 v
0 Z/ ^# S. c* _
2．建立整体检验 & 统计量
! F' }9 I& @. i# ~4 q
( u9 m. M2 e I0 I
' X# n; B3 @- w
. o& m* s0 A. p, {
$ X* R* L" f0 S
! y" o& Q+ ~5 ^+ F4 @
: c$ S% A! q9 O; O, x
3．部分总体典型相关系数为零的检验
: Q |# I y) |3 s. V9 \: @ o
5 y7 k! U7 X3 L& L
) f: a/ @9 j3 a2 {8 I, \( Z! D* K# Y
" t2 a' b! q( ]- y& x
; p K/ d4 n9 D; C1 k
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0 R) }7 l: x9 ]8 p } F
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89639194
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