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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
! w- i, Z& E' K
（1）原始变量与典型变量之间的相关系数
+ D2 X1 P7 q' I
8 h) }' ]3 }" Z: y4 y0 L5 H* T
" v8 }6 Q+ O1 u
! P" U) S( Y7 M% E( ]7 B
. P, [* d; R# A, C l2 L' T
（2）各组原始变量被典型变量所解释的方差
& t9 {+ p( e q. C
2 c1 g/ @, }+ E: g
- e6 W, K# R" D8 J
- [+ p1 n' Z7 C; `3 L' e
2 典型相关系数的检验
3 V3 F8 _0 c! [+ c% {9 @/ ~
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。
" K0 Y8 ~' I2 g
, C& y2 n+ O" v- r
1．计算样本的协方差阵
8 g9 i: {" C1 t& A: E& d! `
5 t% O1 l& c# l# i6 e, H& r
* m: v8 q' u1 G) m, \$ A* s# f
. w4 T- [: w+ Q k1 L
2．建立整体检验 & 统计量
0 ~* }$ @! i2 `6 [# `
- ]( f4 a4 S! m
# ? f- P0 a/ _
- d! L1 _$ B a( z
$ j' ^7 d1 B x
6 K# G+ w! G3 _5 }4 ~$ g: ?- W: `- W
]. `9 {" [7 L% ~8 d, V
3．部分总体典型相关系数为零的检验
+ {1 ]: F. G) w: G$ T7 l: h
6 U8 _2 U% w* B" b# {! e
( Q) Q4 P5 Y4 X, L' r6 R
; Z/ Y& _4 y# U1 ~1 h0 S
9 L; S3 ?4 N0 `( {* n
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5 ^- U& r( C& k% B8 q) d
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. j6 D6 y6 w) n9 d/ ?4 D8 G! s# k+ u
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89639194
1 t! a' p D* i" Q* q* [7 p5 X
9 d/ Z) V, Y; H) p
# U! C3 k( M' e' K) E0 K
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* m: v8 q' u1 G) m, \$ A* s# f
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6 K# G+ w! G3 _5 }4 ~$ g: ?- W: `- W
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