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时间:2020-04-20
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1、多元统计分析及R语言建模第11章典型相关分析及R使用王斌会教授多元统计分析及R语言建模第11章典型相关分析及R使用内容与要求主要内容:典型相关分析的目的和基本思想典型相关分析的数学模型典型相关系数以及典型变量的计算典型相关系数的假设检验多元统计分析及R语言建模第11章典型相关分析及R使用内容与要求基本要求:了解典型相关分析的目的和基本思想了解典型相关分析的实际意义了解R语言中典型相关分析的基本步骤能运用R语言进行典型相关分析多元统计分析及R语言建模第11章典型相关分析及R使用11.1引言概念第11章典型相关分析及R使用探讨一组变量与另一组变量间的相互关系即
2、是典型相关分析(CanonicalCorrelationAnalysis),是简单相关和多元相关的延伸。举例:能源消费量与经济增长之间典型相关分析能源消费经济增长X:Y:11.2相关分析基本架构一、简单相关分析第11章典型相关分析及R使用二、多变量相关分析三、典型相关分析一、简单相关分析二、多变量相关分析11.3典型相关分析原理典型相关的求法第11章典型相关分析及R使用11.3典型相关分析原理典型相关的求法第11章典型相关分析及R使用11.3典型相关分析原理典型相关的求法第11章典型相关分析及R使用11.3典型相关分析原理典型相关的求法第11章典型相关分析
3、及R使用11.3典型相关分析原理典型相关的求法第11章典型相关分析及R使用11.3典型相关分析原理典型变量的性质第11章典型相关分析及R使用1.每一对典型变量ui及vi(i=1,2,…,p)的标准差为1。2.任意两个典型变量ui(i=1,2,…,p)彼此不相关,任意两个典型变量vj(j=1,2,…,q)彼此不相关,且当ij时,ui及vj也彼此不相关。3.各典型变量ui及vi的相关系数i(i=1,2,…,p),典型相关系数满足关系式112…p0。11.3典型相关分析原理典型相关的检验第11章典型相关分析及R使用对典型相关系数进行检验,以确
4、定相关系数的个数,然后根据显著的典型相关系数对资料进行典型相关分析。11.4典型相关分析步骤计算典型相关系数及变量第11章典型相关分析及R使用一、计算典型相关系数二、典型相关系数检验三、计算典型相关变量实证分析:能源消费量与经济增长之间典型相关分析能源消费X经济增长Y典型相关的实证分析典型相关的实证分析CR1=0.9990CR2=0.9549能源消费经济增长第11章就讲到这里欢迎大家继续学习下章内容~
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