《典型相关分析》ppt课件

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1、典型相关分析国际商学院统计与技术经济学系许晓娟主要内容引言典型相关分析的基本理论典型相关分析应用中的几个问题引言相关分析简单相关：两个变量之间的相关协方差相关系数复相关：因变量与一组自变量的相关复相关系数偏相关系数典型相关：两组变量之间的相关典型相关分析技术的提出1936年霍特林（Hotelling）最早就“大学表现”和“入学前成绩”的关系、政府政策变量与经济目标变量的关系等问题进行了研究，提出了典型相关分析技术。之后，Cooley和Hohnes(1971)，Tatsuoka(1971)及Mardia，K

2、ent和Bibby(1979)等人对典型相关分析的应用进行了讨论，Kshirsagar(1972)则从理论上给出了最好的分析。应用案例个人性格与职业兴趣市场促销活动与消费者响应国有企业管理者权力与企业绩效不同类型观众与不同类型业内人士对30个电视节目的评分之间的关系生理指标（体重、腰围、脉搏）与运动指标（引体向上、仰卧起坐、跳跃次数）的关系典型相关分析的基本理论典型相关分析的基本思想首先在每组变量中找出变量的线性组合，使得两组的线性组合之间具有最大的相关系数。然后选取和最初挑选的这对线性组合不相关的线性组

3、合，使其配对，并选取相关系数最大的一对，如此继续下去，直到两组变量之间的相关性被提取完毕为此。被选出的线性组合配对称为典型变量，它们的相关系数称为典型相关系数。典型相关系数度量了这两组变量之间联系的强度。基于样本的典型相关分析利用样本数据计算样本典型相关变量典型相关系数检验两组变量的协差阵是否为0检验典型相关系数是否为0样本典型相关变量与典型相关系数的计算检验两组变量的协差阵是否为0检验典型相关系数是否为0典型相关分析应用中的几个问题标准化典型载荷分析典型冗余分析标准化问题为什么要标准化？标准化对典型相关

4、系数和典型变量的计算有何影响？典型载荷分析典型变量与原始变量的关系