1.1 相关关系的类型 简单相关 简单相关是两个变量间的相关。 x⟷ρy 多变量相关分析 多元相关是一个变量和多个变量之间的相关,及复相关系数R,它是线性回归中拟合优度R2的平方根。 复相关系数x1+x2+⋯+xn⟷复相关系数Ry 典型相关分析 典型相关讨论的是多个变量和多个变量之间的相关关系 典型相关系数x1+x2...
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) 是为了研究两组变量(向量)之间的关联关系,其目的是找出两组变量的各自的 r 组线性组合,线性组合的相关性从大到小排列,以主成分思想衡量两组变量之间的线性关系。
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...
与主成分分析(PCA)之间的关系: 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,转换为少数几对综合变量之间的简单线性相关性的研究,并且这少数几对变量所包含的线性相关性的信息几乎覆盖了原变量组所包含的全部相应信息。 联系:无论是典型相关分析还是主...
典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,简称CCA)是一种多元统计分析方法,主要用于研究两组变量之间的相关性。它是由Hotelling在1936年提出的,旨在通过找出两组变量之间相关性最强的综合变量对,从而简化对两组变量之间复杂关系的分析。 在典型相关分析中,我们首先对两组变量分别进行线性组合,得到综合变量。这些综合...
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...
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...
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,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...