典型相关分析(canonical correlation analysis)就是利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法。它的基本原理是:为了从总体上把握两组指标之间的相关关系,分别在两组变量中提取有代表性的两个综合变量U1和V1(分别为两个变量组中各变量的线性组合),利用这两个综合变量之间的相关关系...
典型相关和典型相关变量定义 典型相关变量的解法 样本典型相关分析步骤 样本典型相关变量和系数 原始变量与典型变量相关性 原始变量与典型变量的相关系数 各组原始变量被典型变量所解释的方差比例 样本典型相关系数显著性检验 整体检验 部分总体为零的检验 典型相关分析 (Canonical Correlation Analysis ,CCA) 是为了研究两...
典型关系分析是分析两组变量之间相关性的一种统计分析方法，它包含了简单的Pearson相关分析（两个组均含一个变量）和复相关分析（一个组含有一个变量，而另一组含有多个变量）这两种特殊情况。典型相关分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似，它将一组变量与另一组变量之间单变量的多重线性相关性研究转化为对少数...
相关分析一般分析两个变量之间的关系，而典型相关分析是分析两组变量（如3个学术能力指标与5个在校成绩表现指标）之间相关性的一种统计分析方法。典型相关分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似，它将一组变量与另一组变量之间单变量的多重线性相关性研究转化为对少数几对综合变量之间的简单线性相关性的研究，并且...
典型相关分析是研究两个多变量（向量）之间之间的线性相关关系，能够揭示出两组变量之间的内在联系。在一元统计分析中，用相关系数来衡量两个随机变量的线性相关关系，用复相关系数研究一个随机变量与多个随机变量的线性相关关系。然而，这些方法均无法用于研究两组变量之间的相关关系，于是提出了CCA 一般有两个典型的目的...
CCA典型相关分析(canonical correlation analysis)从总体上把握两组指标之间的相关关系,分别提取两组变量有代表性的两个综合变量U1和V1(分别为两个变量组中各变量的线性组合),用这两个综合变量之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性。 简单相关系数用来描述两组变量相关关系时只是考虑单个X、Y间的相关,没有考...
典型相关分析是基于矩阵分解的方法,通过将两组变量转化成低秩的典型变量来寻找相关性。典型相关分析的基本思想是找出两组变量的线性组合,使得这两个组合能够达到最大的相关性。具体而言,给定两组变量X和Y,我们可以得到X的线性组合u和Y的线性组合v,使得cor(u,v)达到最大。其中cor(u,v)表示两个向量u和v的相关系...
典型相关分析,又称为典型相关系数分析,是一种多变量统计技术,它可以在两组变量之间寻找最具相关性的线性组合,这个线性组合被称为典型变量。典型相关分析的核心思想是将两组变量转化为一组最具相关性的综合变量,以便探索和解释它们之间的关系。 典型相关分析通常用于探索两组变量之间的关系,并确定是否存在一个或多个典...
典型相关分析(CCA) 如果描述总体的特征变量有两个,每个的维度还不相同,也就是两组数据从不同方面描绘总体;我们想研究组和组之间的相关性,要怎么办?这就是CCA研究的问题。 粗略想想,这其实也是一种降维的思路。我们本来要考虑两个组,维度很高,现在想用更少数的“典型变量”来替代,肉眼可见少了很多数据量。此外,...