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
（1）原始变量与典型变量之间的相关系数


* Y+ `% ^. `- ^# u# s% l+ z
7 V+ m0 _4 v8 Z
（2）各组原始变量被典型变量所解释的方差

% n. h# c& D( v; f- d/ Z" S
* o% x9 W$ Q) x! h4 N: a  \4 [
2  典型相关系数的检验
0 e8 Y) p# f  U0 o  J5 }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
. t4 U6 n; `: ]) c$ z& n" k

' w/ ^6 b* ~+ q1 I( }4 a0 c$ s$ _
& G8 l0 ?. a2 \" w- I% S- b2．建立整体检验 & 统计量


$ h: @1 S8 D/ ^2 N3 G* x



3．部分总体典型相关系数为零的检验
+ e4 T3 N( O% M0 ~. k; i
2 s# _. a1 Z( J1 B8 |: P
' l  p0 D; z  d* h% J( H) k" }3 z
: ^2 |' @, L8 A  ]
8 A+ }' R; j" \* E. o; v————————————————
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
& K& v5 g5 f# t: p  A  I