python实现典型相关分析_R语言典型相关分析

1 关键点：典型相关分析

典型相关分析是用于分析两组随机变量之间的相关程度的一种统计方法，它能够有效地揭示两组随机变量之间的相互(线性依赖)关系

例如 研究生入学考试成绩与本科阶段一些主要课程成绩的相关性

将研究两组变量的相关性问题转化为研究两个变量的相关性问题

此类相关为典型相关#

2 分类：

总体典型相关

样本典型相关

3 R语言提供的计算函数：

典型相关计算

cancor(x,y,xcenter=TRUE,ycenter=TRUE)

x,y是相应的数据矩阵 xcenter，ycenter是逻辑变量

TRUE是将数据中心化 FALSE是不中心化

4 分析结果含义

cor是典型相关系数

xcoef是对应于数据x的系数 又称关于数据x的典型载荷即样本典型变量U系数矩阵A的转置

xcenter是数据X的中心 即数据X的样本均值

y是对应于数据x的系数 又称关于数据y的典型载荷即样本典型变量V系数矩阵B的转置

ycenter是数据Y的中心 即数据Y的样本均值

5 分析步骤

(1.)载入原始数据 data.frame

(2.)原始数据标准化 scale

(3.)典型相关分析 cancor

(4.)相关系数显著性检验 corcoef.test.R

I.典型相关分析的计算

现对20名中年人测得三个生理指标：体重(X1) 腰围(X2)

脉搏(X3);三个训练指标:引体向上(Y1) 起座次数(Y2) 跳跃次数(Y3) 试分析这组数据的相关性

#用