典型相关分析（Canonical correlation analysis）（二）：原始变量与典型变量之间...

浅夏110

1  原始变量与典型变量之间的相关性
- M3 l1 b+ |7 f（1）原始变量与典型变量之间的相关系数
. i* h4 h" p; y0 X  d& M

" Q  V, K: q$ T- F2 E$ `

（2）各组原始变量被典型变量所解释的方差



2  典型相关系数的检验
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。
( j0 o( ]6 Y, s! d& K0 u5 w
1 p% t) u2 |( k! L5 j1．计算样本的协方差阵


/ c: U0 J8 Q" p( q! `7 m7 T8 g
2．建立整体检验 & 统计量
; a+ U7 g/ }* t8 `# f! v: e1 ~
8 A( m# [7 P) }: I
7 g, N; _' B" T

8 w8 z- A; L0 }) u5 H

6 E$ D5 T. \- W* `; r3．部分总体典型相关系数为零的检验
  D% z# {" E$ L0 v1 Y6 D
2 B3 G; u* ~, I2 M

6 Y! y1 Z3 w* ?# H/ E
————————————————
$ Y! _1 |) z3 Y% ^2 K版权声明：本文为CSDN博主「wamg潇潇」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89639194
7 H( a! H- W, o, v+ ~; k' F. Y