典型相关分析是分析两组随机变量间线性密切程度的统计方法,是两变量间线性相关分析的推广。其采用主成分的思想提炼信息,根据变量间的相关关系,寻找少数几对综合变量(原变量的线性组合)来替代原始观测变量,从而将两组变量的相关关系集中到少数几对综合变量的相关性分析上。 典型相关分析除要求所提取的综合变量尽可能全面...
典型相关分析(Canonical Correlation Analysis, CCA)是一种用于研究两组变量之间关系的多元统计分析方法。在R中,我们可以使用psych包中的cancor函数来进行典型相关分析。以下是一个详细的示例,包括数据的准备、典型相关分析的执行以及结果的解释。 加载必要的包和生成模拟数据 首先,我们需要加载psych包,并生成一些模拟数据...
plot(U[,3], V[,3], xlab="U3", ylab="V3") #典型相关系数的显著性检验 #编程写个R文件在文件目录下哟(或者直接把这段代码放到Rstudio里) corcoef.test<-function(r, n, p, q, alpha=0.1){ #r为相关系数 n为样本个数 且n>p+q m<-length(r); Q<-rep(0, m); lambda <- 1 for (k ...
结果中$estimate给出了偏相关系数,可以看到在控制了vc后,height和weight的偏相关系数是0.4672715;$p.value给出了相应的P值,$statistic给出了检验统计量。 上面演示的是pearson偏相关分析,下面展示一个spearman偏相关分析。 # 加载数据 df2 <- haven::read_sav("../000files/data02.sav") names(df2) <- c("...
#作为相关分析的目的 就是选择多少对典型变量?因此需要做典型相关系数的显著性检验 #若认为相关系数k为0 就没有必要考虑第k对典型变量了 #相关系数检验R程序 source("E:/R/corcoef.test.R") corcoef.test(r=ca$cor,n=20,p=3,q=3) 最终程序运行结果显示选择第一对典型相关变量。
SPSS里面没有提供典型相关分析的菜单选项,需要在语句窗口中调用Canonical corralation.sps宏功能。有点麻烦,所以我们今天仅用R语言的一条代码就可以实现SPSS那么繁琐的操作。小编用Rvest从NBA中文网简单抓取了部分NBA球员的身体素质数据和技术统计数据,通过筛选后提取了10名NBA联赛当红的超级球星的数据。数据包括球员姓名...
典型相关分析(Canonical Correlation analysis, CCA)是研究两组变量之间相关关系的一种统计方法。如果每组变量中只包含一个变量,相关关系可以用相关系数来度量。但是每组变量中变量个数大于1时,比如A组温度和…
典型相关分析(Canonical Correlation analysis, CCA)是研究两组变量之间相关关系的一种统计方法。如果每组变量中只包含一个变量,相关关系可以用相关系数来度量。但是每组变量中变量个数大于1时,比如A组温度和湿度两个变量,B组树高胸径两个变量,度量这两组变量之间的相关关系,可以利用主成分的思想,把两组变量的相关关系...
r语言相关分析例题 r语言典型相关分析案例 一、数据整合的对象 # Loading necessary libraries library(readxl) library(dplyr) # Reading the data from Excel files data_1 <- read_excel("yunnanbaiyao.xlsx") data_2 <- read_excel("冰山.xlsx")...