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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... [打印本页]

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 I0 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" S2  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 v0 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, x3.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
————————————————0 R) }7 l: x9 ]8 p  }  F
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