典型相关分析费下载.doc

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1、北方民族大学学生实验报告学院信息与计算科学学院姓名付利峰学号专业班级09统计班同组人员何俊俊（20093323）林敏（20093358）邓文祥（20093319）阿卜力米提（20093294）课程名称实验名称实验时间批阅日期成绩教师签名北方民族大学教务处监制一、典型相关分析的基本思想：首先在每组变量屮找出变量的线性组合，使其具有最犬相关性，然后再在每组变景中找出第二对线性组合，使其分别与第一对线性组合不相关，而第二对木身具有最大的相关性，如此继续下去，直到两纽•变量Z间的相关性被提取完毕为止。有了这样的线性纟R合的最大相

2、关，就转化为只研究这线性组合的的最大相关，从而减少研究变量的个数。二、问题描述：研究各部门社会总产值与投资性变量的相关关系。三、数据搜集：我们搜集了2000年到2010年的T业、农业、建筑业总产值以及城镇投资、农村投资的数据。VI：工业总产值V2：建筑业总产值V3：农业总产值V4：城镇投资V5：农村投资年份工业总产值建筑业总产值农业总产值城镇投资农村投资2010698590.596031133869319.8241430.978862009548311.476807741660361193920.47434.520085

3、07284.962036806158002.2148738.35951.82007405177.151043714248893117464.55123.3200631658951043714240810.893368.74436.22005251619.534552096839450.975095.13940.62004201722.22902145103623959028.23362.72003142271.223083866329691.845811.732012002110776.518527175327390.8

4、35488.83123.2200195448.9815361562626179.630001.22976.6200085673.6612497596124915.826221.82904.3四、SPSS操作及输出结果。程序：INCLUDE*C:ProgramFilesSPSSCanonicalcorrelation,sps*.CANCORRSETl=v4v5/SET2=vlv2v3.输出结果：RunMATRIXprocedure:CorrelationsforSet-1V4V5V41.0000.9939V5.993

5、91.0000CorreiationsforSet-2VIV2V3VI1.0000.9908.9968V2.99081.0000.9820V3.9968.98201.0000以上为两组变量内部各口的相关阵CorreiationsBetweenSet-1andSet-2VIV2V3V4.9908.9919.9852V5.9822.9818.9772两组变量间各变量的两两相关阵，可见各指标间确实存在札

6、关性，提取出综合指标来代表这种相关性。1、根据典型相关系数及其检验，知道以下结果:CanonicalCorrelations

7、1.9942.096Testthatremainingcorrelationsarezero:W订k'sChi-SQDFSig.1.01231.2096.000.0002.991.0652.000.968第一典型相关系数P1=0.994,其所对应的检验总体屮典型相关系数为0的假设的概率水平为0.000；第二典型相关系数P2=0.096,其所对应的检验总体屮典型相关系数为0的假设的概率水平为0.968o因此，在0.05显著性水平下，第一个典型相关是显著的，第二个典型相关是不显著的。2、根据标准化和非标准化的系数表，可以写出

8、相应的典型相关变量的表达式:StandardizedCanonicalCoefficientsforSet-112V4-1.269-8.942V5.2719.027RawCanonicalCoefficientsforSet-112V4.000.000V5.000.005上面两个表为各典型变量与变量组1屮各变量间标化与未标化的系数列表，由此可写出典型变量的转化公式为（标化的）nl=-l.269*V4+0.271*V5n2=-8.942*V4+9.027*V5StandardizedCanonicalCoefficient

9、sforSet一212VI-.2354.943V2-.625-6・748V31431.825RawCanonicalCoefficientsforSet-212VI.000.000V2.000.000V3.000.000ml=-0.235*V1-O.625*V2-0・143*V3m2=4.943*Vl-6・748*V