#定义需要进行分析的两组变量 physical<-data[,1:3] train<-data[,4:6] res.cc<-cc(physical,train) res.cc #cor分别计算u1&v1,u2&v2,u3&v3之间的典型相关变量关系 res.cc$cor res.cc$xcoef res.cc$ycoef 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 以下的方法是另一种方法,是更新 的...
s<-s+1/r[k]^2 } #显示输出结果 选用第几对典型变量 i } #输入相关系数r,样本个数n,两个随机向量的维数p和q,置信水平a(缺省值为0.1) source("D:/r文件/#相关系数检验R程序.R") a = corcoef.test(r=c(1.0000000,0.9426526,0.6650617),n=11,p=3,q=3) a #程序输出值为典型变量的对数 1. 2...