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[建模教程] 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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    发表于 2020-6-6 14:48 |只看该作者 |倒序浏览
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    1  原始变量与典型变量之间的相关性
    5 c1 s. [, O, L- P- l(1)原始变量与典型变量之间的相关系数' Z+ M; j' b+ N6 y9 L
    ! i, ]8 H* f0 _3 l2 ^
    ( W3 Z$ L! z- F9 s" M
    1 X# r- c9 S3 M3 n; ?
    ; G3 l: b+ m4 M
    (2)各组原始变量被典型变量所解释的方差
    % p$ }  D4 V! `9 d0 P
    ! W/ G, T% Y& @1 u0 g8 [
    $ V( ]2 j! Z5 i
    - O+ ?( r/ }8 C/ }& T2  典型相关系数的检验
    / N% }# z) {& w) o- ]- `0 J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。( k1 S- l% D$ `( \% g4 W# o: j

    7 G0 B  s$ n- c7 `8 n1.计算样本的协方差阵
    1 W1 ?" F' l- B) G* Q' w: l" i& g" K& T
    , k! W% X6 A" T& h* O

    & b' y: g2 N" `2.建立整体检验 & 统计量6 X5 _& A1 H* T9 C0 V' i2 M# \4 m
    % e; o% E7 U; Z/ _7 V- z1 k

    % D" o, f: k) P4 d  K/ \* \9 r) ^) }4 I3 W6 |( Z

    * O2 D5 G9 H8 G' a
    2 \' B7 L+ r6 c1 N3 e* Z2 y5 x/ |; {' c2 Y, {8 Q. `
    3.部分总体典型相关系数为零的检验
    & f3 m( ^! y. |5 x
    ! a0 W) t9 F, T4 M
    9 M# w, l4 f) i3 j; u/ o: T5 V: H' B# d
    ' }1 G: w1 g9 t/ Y2 v7 i, R( F% q; }% H- J# b8 n
    ————————————————
    7 |' w! \9 V5 I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。
    7 Q! _1 \3 H% Y, w7 `8 b6 P) w原文链接:https://blog.csdn.net/qq_29831163/article/details/89639194) i! f0 S* `3 z1 g

    8 ~. B# u/ `: f8 G. n) W' j& f  d( d; x4 F3 Y
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