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【求解】数学建模--典型相关分析！非常急，求高手帮帮忙！

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电梯直达

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发表于 2011-6-1 16:29 |只看该作者 |倒序浏览

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4、典型相关分析  棉花红铃虫第一代发蛾高峰日y1、第一代累计百株卵量y2、发蛾高峰日百株卵量y3及2月下旬至3月中旬的平均气温x1(℃)、1月下旬至3月上旬的日照小时累计数的常用对数x2的16组观测数据如下表，试作气象指标x1、x2与y1、y2、y3的典型相关分析。
      x1       x2       y1       y2       y3
1       9.200       2.014       186       46.3       14.3
2       9.100       2.170       169       30.7       14.0
3       8.600       2.258       171       144.6       69.3
4       10.233       2.206       171       69.2       22.7
5       5.600       2.067       181       16.0       7.3
6       5.367       2.197       171       12.3       8.0
7       6.133       2.170       174       2.7       1.3
8       8.200       2.100       172       26.3       7.9
9       8.800       1.983       186       247.1       85.2
10       7.600       2.146       176       47.7       12.7
11       9.700       2.074       176       536.       25.3
12       8.367       2.102       172       137.6       58.0
13       12.167       2.284       176       118.9       43.3
14       10.267       2.242       161       62.7       29.3
15       8.900       2.283       171       26.2       8.3
16       8.233       2.068       172       123.9       32.7

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发表于 2011-12-22 09:36 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta

程序：
data ex;
input x1 x2 y1 y2 y3@@;
cards;
9.200       2.014       186       46.3       14.3
9.100       2.170       169       30.7       14.0
8.600       2.258       171       144.6       69.3
10.233       2.206       171       69.2       22.7
5.600       2.067       181       16.0       7.3
5.367       2.197       171       12.3       8.0
6.133       2.170       174       2.7       1.3
8.200       2.100       172       26.3       7.9
8.800       1.983       186       247.1       85.2
7.600       2.146       176       47.7       12.7
9.700       2.074       176       536.       25.3
8.367       2.102       172       137.6       58.0
12.167       2.284       176       118.9       43.3
10.267       2.242       161       62.7       29.3
8.900       2.283       171       26.2       8.3
8.233       2.068       172       123.9       32.7
;
proc cancorr out=c;var x1 x2;with y1-y3;
run;
结果：
                                                   The CANCORR Procedure
                                             Canonical Correlation Analysis
                                                         Adjusted Approximate       Squared
                                       Canonical    Canonical    Standard    Canonical
                                       Correlation Correlation       Error Correlation
                                 1    0.735230    0.669767    0.118626    0.540564
                                 2    0.480160    0.475562    0.198670    0.230554
此时可以看出第一对相关系数r1=0.735230  r2=0.669767
  The CANCORR Procedure
                                             Canonical Correlation Analysis
                                    Raw Canonical Coefficients for the VAR Variables
                                                            V1             V2
                                          x1    0.1977876044    0.5537133628
                                          x2    -11.0448169    0.7179354569
                                    Raw Canonical Coefficients for the WITH Variables
                                                            W1             W2
                                          y1    0.129353243    -0.092921489
                                          y2    0.0031699107    0.003843253
                                          y3    0.0011729267    0.0246254597
这是用原指标来线性表达典型性变量的系数，即：
v1=0.1977876044*x1 -11.0448169 *x2
v2= 0.5537133628*x1+0.7179354569*x2
w1=0.129353243*y1+0.0031699107*y2+0.0011729267*y3;
w2=-0.092921489*y1+0.003843253*y2+0.0246254597*y3