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...
最终程序运行结果显示选择第一对典型相关变量。 orcoef.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 <-1for(kinm:1){ lambda<-lambda*(1-r[k]^2); #检验统计量 Q[k]<- -log(lambda) #检验统计量取对数 } s<...
#1.载入原始数据 #2.原始数据标准化 scale #3.典型相关分析 3、案例分析 #现对20名中年人测得三个生理指标:体重(X1) 腰围(X2) 脉搏(X3) #三个训练指标:引体向上(Y1) 起座次数(Y2) 跳跃次数(Y3) 试分析这组数据的相关性 #用数据框的形式输入数据 test<-data.frame( X1=c(191, 193, 189, 211, ...
💡专注R语言在🩺生物医学中的使用 使用R语言实现偏相关分析和典型相关分析,并画出偏相关的散点图。 关于偏相关和典型相关的具体含义和适用范围大家自己学习。 偏相关(partial correlation) 使用R包ppcor实现。 首先是加载数据和R包。 library(ppcor)
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分别转化成两个综合变量的最大可能的相关关系,就是典型相关分析(CCA)。——摘自《应用统计分析与R语言实战》 文字描述稍显啰嗦,直接看图 以上图片出自...
至于典型相关分析的工具实现,大家可能都会用SPSS去做。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...
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语言典型相关分析 R语⾔典型相关分析 1、关键点 #典型相关分析# #典型相关分析是⽤于分析两组随机变量之间的相关程度的⼀种统计⽅法，它能够有效地揭⽰两组随机变量之间的相互（线性依赖）关系#例如研究⽣⼊学考试成绩与本科阶段⼀些主要课程成绩的相关性 #将研究两组变量的相关性问题转化为研究两个...
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...