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
: a6 d8 ?* R, S: |: `' ]$ |9 I- d（1）原始变量与典型变量之间的相关系数

* `2 C5 N/ u% P5 x
" m9 K% ^0 `# D" k% V

' C% G; X2 U( a, f# L' a! [（2）各组原始变量被典型变量所解释的方差
# G; t: m4 l7 o
( j0 N3 I8 L" }) l- a0 J1 I

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。

1．计算样本的协方差阵

5 R- n2 q/ _) M# E

) y. r$ s7 w8 h! S( s4 @7 s2．建立整体检验 & 统计量
% _5 B, n, S* _* T% p- ?, x

4 ?7 @' X* @1 r* T: q+ v

- G- E3 {" s; e) Q0 a8 w
# E4 j6 r9 {1 |$ k1 G
; K8 J5 l; ~- T5 d0 A- E- d3．部分总体典型相关系数为零的检验

! J: H! y7 \- z- R! L
8 Y# }" d! F9 J5 E  j1 ~3 S# N. x
) i4 \+ U' [; n: E% k: e* I. h  ^
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