• 混合概率典型相关性分析
• 典型相关性分析英文讲义，包括应用背景讲解，理论基础，典型相关项分析算法详解及典型相关性分析的拓展算法的讲解
• 典型相关性分析，可以直接用的。MATLAB代码格式，只需输入变量即可。
• include 'C:\Program Files\SPSSInc\PASWStatistics17\Samples\English\Canonical correlation.sps'.cancorr set1=x1 x2/set2 y1 y2 y3.Run MATRIX procedure:Correlations for Set-1x1 x2x11.0000 .9842x2...
include 'C:\Program Files\SPSSInc\PASWStatistics17\Samples\English\Canonical correlation.sps'.cancorr set1=x1 x2/set2 y1 y2 y3.Run MATRIX procedure:Correlations for Set-1x1      x2x1  1.0000   .9842x2   .9842  1.0000Correlations for Set-2y1      y2      y3y1  1.0000   .2255   .2493y2   .2255  1.0000   .9979y3   .2493   .9979  1.0000Correlations Between Set-1 and Set-2y1      y2      y3x1   .2316   .9739   .9818x2   .1623   .9885   .9912Canonical Correlations1       .9962       .530Test that remaining correlations are zero:Wilk's   Chi-SQ       DF     Sig.1       .005   31.369    6.000     .0002       .719    1.975    2.000     .372Standardized Canonical Coefficients for Set-11        2x1     .116   -5.651x2     .886    5.583Raw Canonical Coefficients for Set-11        2x1     .000     .000x2     .002     .015Standardized Canonical Coefficients for Set-21        2y1    -.104    -.544y2    -.882   10.450y3    1.902  -10.321Raw Canonical Coefficients for Set-21        2y1    -.050    -.261y2     .000     .003y3     .000     .000Canonical Loadings for Set-11        2x1     .988    -.157x2    1.000     .021Cross Loadings for Set-11        2x1     .984    -.083x2     .996     .011Canonical Loadings for Set-21        2y1     .171    -.760y2     .992     .028y3     .995    -.029Cross Loadings for Set-21        2y1     .171    -.403y2     .988     .015y3     .992    -.015Redundancy Analysis:Proportion of Variance of Set-1 Explained by Its Own Can. Var.Prop VarCV1-1              .988CV1-2              .012Proportion of Variance of Set-1 Explained by Opposite Can.Var.Prop VarCV2-1              .980CV2-2              .004Proportion of Variance of Set-2 Explained by Its Own Can. Var.Prop VarCV2-1              .668CV2-2              .193Proportion of Variance of Set-2 Explained by Opposite Can. Var.Prop VarCV1-1              .663CV1-2              .054------ END MATRIX -----
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• 关注医学统计SPSS典型相关性分析详细操作关键词：SPSS、典型相关导 读 在前几期，我们详细介绍了双变量间的相关关系研究的Pearson和Spearman相关性分析。 点击观看： 《什么样的医学数据可以使用spss中的Pearson...


杏花开生物医药统计一号在手，统计无忧！关 注医学统计SPSS典型相关性分析详细操作关键词：SPSS、典型相关导  读    在前几期，我们详细介绍了双变量间的相关关系研究的Pearson和Spearman相关性分析。    点击观看：    《什么样的医学数据可以使用spss中的Pearson相关性分析？》    《医学统计中的Spearman秩相关性分析原理及spss中的操作》    但在实际应用中，可能会面对两组多个变量的数据，若要研究两组变量之间的关系时，则需要用到典型相关性分析。    本期，我们主要介绍典型相关分析的基本原理、适用条件及其在SPSS中的具体操作。下方为视频版和音频版，含软件操作步骤一基本原理     典型相关分析，即分析两组变量X=(X1，X2，…，Xn)和Y=(Y1，Y2，…，Ym)之间的相关关系，其研究思想类似于主成分分析，通过在两组变量中，找出变量相关性最大的线性组合，然后再在每组变量中，找出第二对相关性最大的线性组合，但其与第一对线性组合不相关，如此进行下去，直至两组变量间的相关性被提取完毕。    这些被提取的变量对为典型变量，第一对典型变量的相关系数称为第一典型相关系数。一般来说，只需要提取1-2对典型变量即可较为充分概括样本信息。二适用条件     典型相关性分析适用于两组变量都为连续数值型的变量且服从正态分布的情况。三案例解读     我们集了一份65名志愿者的三个生理指标：身体质量指数(x1)、收缩压(x2)和脉搏(x3)和三个生活指标：每天睡眠时长(y1)、每日步数(y2)和每日户外活动时长(y3)，欲研究六个变量间的相关关系，若直接进行两两分析，则会较为繁复且不够直观。采用典型相关性分析，以进行更加简明清晰的研究。具体操作如下：    (1)在SPSS中的具体操作    ①依次点击“分析——相关——典型相关性”。(点击图片查看大图)    ②出现“典型相关性”窗口。(点击图片查看大图)    ③将生理指标“身体质量指数”、“收缩压”和“脉搏”三个变量放入“集合1”框中，将“每日睡眠时长”、“每日步数”和“每日户外活动”放入“集合2”框中。(点击图片查看大图)    ④点击“选项”，勾选“成对相关性”、“载荷”、“方差比例”和“系数”，点击“继续”。(点击图片查看大图)    ⑤点击“确定”，可得到相关性分析的结果。    (2)结果解读    ①查看“典型相关性”表，表中，仅第一对典型变量的典型相关系数不为0(为0.575)，显著性P=0.000＜0.05；第二对和第三队典型变量的典型相关系数显著性P值均大于0.05，分别为0.233和0.764，说明两组变量中共提取了一对典型变量。(点击图片查看大图)    ②查看“集合1标准化典型相关系数”和“集合2标准化典型相关系数”。可以看到，集合1中第一对典型变量的标准化典型系数为(0.364，0.119，-1.084)，对应的，可以得到：集合2中第一对典型变量的标准化典型系数为(-0.117，0.085，0.961)，对应的：    由此可知：第一对典型变量提示志愿者的每日户外活动时长的增加，其脉搏会一定程度降低。四小  结    本文对典型相关性分析的基本原理、适用条件及其具体案例进行了阐述，一般来说，通过典型相关性分析得出典型变量是变量间深度关系分析的第一步，如结合回归分析等其他方法进一步探讨变量间的数量关系。后续，我们将持续更新相关应用案例，敬请关注！参考文献：1、孙振球,徐勇勇.《医学统计学 第4版》.人民卫生出版社.2、邱皓政.《量化研究与统计分析》.重庆大学出版社.本期供稿：Dana文本编辑：飞雪内容审核：陈老师语音讲解：陈老师杏花开医学统计精品课程推荐《Meta分析系统教程》(已更新)《医学统计SCI教程》(已更新) 《GraphPad Prism统计绘图教程》《SPSS重复测量教程》杏花开医学统计统计分析服务统计分析服务客服微信号 3301888200详 情【项目合作案例】美国SCI核心期刊发表《慢性硬膜下血肿(CSDH)患者钻孔手术后复发情况的诺莫图预测系统》【项目合作案例】美国SCI核心期刊发表《红细胞分布宽度——低海拔和高海拔地区心房颤动类型的新标记》【项目合作案例】四川省自贡市第四人民医院重症医学科副主任罗小波负责的省医学会科研课题《谵妄预测模型建立和评价的临床研究》杏花开医学统计统计交流群    为了方便大家更好的学习医学统计，我们建立了医学统计微信交流群，加群方式在下方哦↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓杏花开医学统计长按二维码识别关注后回复：统计群杏花开医学统计客服  QQ(微信同号) 3301888200版权说明：本文系杏花开医学统计原创文章(视频 医学统计医学统计精彩文章，灰色区域上下滑动●  SPSS配对卡方检验PSM倾向评分配对(异体配对设计)●  SPSS配对样本T检验(配对设计)视频教程●  SPSS均衡不完全区组设计及其统计●  SPSS双因素随机区组设计及其统计方法●  SPSS单因素随机区组设计及其统计方法●  一文读懂医学实验设计方法的类型和选择！●  关于SPSS单因素方差分析，这个一定要会！●  Meta分析——七步速成技巧及案例视频解读●  四步搞定SPSS多元线性回归视频教程●  SPSS二元Logistic回归分析3大技巧视频教程●  SPSS回归分析10种形态汇总视频教程●  GraphPad双Y轴叠加柱状图绘制视频教程●  Excel多表单协同处理，精准匹配目标源●  SPSS非参数检验视频案例汇总●  SPSS+Excel统计分析技巧篇●  医学统计中高频错误解析●  Excel数据规范化技巧●  单因素方差分析视频教程●  SPSS独立样本T检验详细教程●  Stata命令汇总●  医学研究方法汇总●  如何使用Excel进行基因平衡性检验●  诊断性Meta分析怎么做？6招教你迅速搞定！●  GraphPad制作光滑曲线视频教程●  SPSS差异分析的4个高频方法汇总●  SPSS判别分析应用实例●  ROC曲线视频教程●  Excel如何进行时间差，日期差的计算？●  医学问卷量表用SPSS进行统计分析全过程●  Meta分析案例视频教程●  Excel数据录入视频教程●  SPSS进行线性回归中分类变量哑变量的设置●  SPSS相关性分析及相关系数计算方法●  Excel如何高效整理时间日期数据●  Excel中IF函数和ISERR函数使用技巧●  SPSS重复测量视频教程●  Excel整理数据技巧●  Meta分析Web Of Science文献检索技巧●  SPSS进行频数分布的拟合优度卡方检验● 初识Meta分析(荟萃分析)● 用SPSS进行Probit回归模型医学案例讲解● 医学统计绘图软件GraphPad Prism界面介绍● 慢性硬膜下血肿(CSDH)患者钻孔手术后复发情况的诺莫图预测系统● bland-alterman检验在医学统计中的应用● SPSS最优尺度回归分析案例教程● 在SPSS中对医学多个数值变量进行因子分析● 用SPSS进行医学数据的标准化处理● 在SPSS中进行医学数据的K-means聚类分析● SPSS进行多个相关样本间的CoChran Q非参数检验数据分析● 在SPSS中进行医学数据的系统聚类分析● SPSS数据分析之计算量表的项目分析● 运用SPSS重复测量的方差分析及简单效应检验研究宣传干预对患者血压的影响● 运用SPSS进行医学数据的逐步判别分析应用● SPSS软件中定义时间日期变量并绘制时序图● SPSS多重共线性诊断详细操作及在医学统计中的应用● 使用SPSS绘制单因素方差分析折线图● 使用SPSS绘制独立样本T检验条形图● 使用SPSS完成两变量交互项显著时的简单效应分析● 使用SPSS解决医学实验设计的随机分组问题● 使用SPSS多重响应对医学问卷多选题进行统计分析● 在SPSS中考虑控制变量的偏相关分析● 用SPSS协方差分析研究不可控因素对处理变量与因变量关系的影响● 在SPSS中进行Fisher判别分析的具体操作及研究意义● 用SPSS进行医学统计信度分析● 医学量表的效度检验SPSS操作● 医学统计SPSS典型相关性分析详细操作● 二元logistic回归研究混杂因素对自变量与因变量关系的影响 ● 使用SPSS进行医学数据多个独立样本的非参数检验及两两比较● 医学统计中使用SPSS完成协方差分析前对假定条件的检验 ● 医学统计SPSS主成分分析详解● SPSS条形图(带误差)详细绘制教程● 医学量表制作步骤及注意事项● 运用SPSS进行医学诊断数据的Kappa一致性检验● SPSS进行多个医学等级变量的Kandall和谐系数检验 ● 多因素生存分析之Cox比例风险回归模型● SPSS多元有序logistic回归分析在医学统计中的运用● 曲线回归分析在SPSS中的详细操作● 用Pearson卡方解决医学数据多个样本率的比较问题● 用SPSS进行两因素两水平的医学析因设计资料的方差分析● 如何用SPSS拆分医学数据并进行应用● 重复测量数据的方差分析在SPSS中的应用● 医学统计案例研究：采用Kruskal-Wallis H检验心衰病人病情的生化指标差异● 采用SPSS二元logistic回归研究高血压的影响因素● SPSS中绘制医学统计散点图及统计图的详细解读● SPSS中的 Bonferroni校正研究医学数据多个样本间两两比较问题● 用SPSS进行医学数据无序多分类logistic回归分析● 用SPSS中ROC曲线约登指数判断医学数据的诊断临界值● 在SPSS中用多元线性回归研究医学变量间的关系● SPSS中非参数检验之多个相关样本比较的Friedman M检验● Wilcoxon符号秩和检验进行单个样本中位数和总体中位数比较● 如何用SPSS对医学数据进行多样本间的方差齐性检验● SPSS医学统计生存分析的描述分析之寿命表法● 医学统计SPSS非参数检验之多个独立样本比较的Kruskal-Wallis H检验方法介绍● 用Pearson卡方检验解决医学样本构成比问题● 用SPSS进行医学数据的二元logistic回归分析的详细步骤● ROC曲线在医学统计和SPSS中的具体应用及操作步骤● 医学统计案例研究：采用SPSS一元线性回归研究血糖与甘油三酯间的影响关系● 医学数据多个样本均数间的多重比较之Dunnett-t检验● 使用SPSS一元线性回归研究医学变量间的关系● 用SPSS进行医学数据正态性检验之Q-Q图法● SPSS中采用Wilcoxon符号秩和检验进行两独立样本的比较● SPSS进行医学数据两阶段交叉设计资料的方差分析● 用SPSS对医学计量数据进行分组变换● 医学数据SPSS生存分析之K-M分析方法介绍● 医学统计案例研究：用SPSS相关性分析探讨血糖与有关因素间的关系● 多重比较之SNK-q检验在SPSS中的操作● SPSS单变量离群值查找方法之拉依达准则● SPSS进行正态性检验之峰度和偏度系数法● SPSS百分位法确定医学参考值范围● SPSS中Wilcoxon符号秩和检验统计方法● 使用SPSS绘制医学研究茎叶图的操作方法● 医务人员随访工作要点● 多变量离群值查找方法之spss马氏距离法● 医学数据正态性的检验方法之P-P图法● 变量变换在spss中的操作之平方根变换● 计量资料的统计描述指标在spss中的实现● 双向无序的R×C表资料的卡方检验● 在spss中绘制柱状图的详细步骤● 多个样本均数间的多重比较之LSD-t检验● 卡方检验探究两无序分类变量间的关系● 医学论文中三线表的绘制方法● 医学统计软件大搜罗● 基础统计方法大盘点之spss统计描述● 两独立样本t检验在医学统计中的应用● 医学数据缺失值spss处理之期望最大化法● 实验研究类医学数据采集的要点● Spearman秩相关性分析在spss中的操作● Spss卡方检验探究两有序分类变量关系● 医学数据缺失值处理方法spss回归估计法● Spss配对样本t检验处理配对实验研究数据● 如何用spss确定医学参考值范围？● 医学数据的正态性的检验方法之K-S检验● Spss中的Pearson相关性分析方法介绍● Spss箱式图解决医学数据离群值问题● Fisher确切概率法在医学统计中的应用● 配对样本t检验在spss中的具体操作● 运用卡方检验分析医学病例对照实验数据● 单样本T检验在医学统计中的应用● 医学数据在SPSS中的赋值方法● Spss四格表卡方检验进行医学数据分析● 单因素方差分析的理论与实践● 缺失值在SPSS中的处理方法之均值替代法● 轻松掌握医学数据在SPSS中的录入与赋值● 调查研究类医学数据采集的要点给老师点赞！

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杏花开生物医药统计一号在手，统计无忧！关 注医学统计SPSS典型相关性分析详细操作关键词：SPSS、典型相关导  读    在前几期，我们详细介绍了双变量间的相关关系研究的Pearson和Spearman相关性分析。    点击观看：    《什么样的医学数据可以使用spss中的Pearson相关性分析？》    《医学统计中的Spearman秩相关性分析原理及spss中的操作》    但在实际应用中，可能会面对两组多个变量的数据，若要研究两组变量之间的关系时，则需要用到典型相关性分析。    本期，我们主要介绍典型相关分析的基本原理、适用条件及其在SPSS中的具体操作。下方为视频版和音频版，含软件操作步骤一基本原理     典型相关分析，即分析两组变量X=(X1，X2，…，Xn)和Y=(Y1，Y2，…，Ym)之间的相关关系，其研究思想类似于主成分分析，通过在两组变量中，找出变量相关性最大的线性组合，然后再在每组变量中，找出第二对相关性最大的线性组合，但其与第一对线性组合不相关，如此进行下去，直至两组变量间的相关性被提取完毕。    这些被提取的变量对为典型变量，第一对典型变量的相关系数称为第一典型相关系数。一般来说，只需要提取1-2对典型变量即可较为充分概括样本信息。二适用条件     典型相关性分析适用于两组变量都为连续数值型的变量且服从正态分布的情况。三案例解读     我们集了一份65名志愿者的三个生理指标：身体质量指数(x1)、收缩压(x2)和脉搏(x3)和三个生活指标：每天睡眠时长(y1)、每日步数(y2)和每日户外活动时长(y3)，欲研究六个变量间的相关关系，若直接进行两两分析，则会较为繁复且不够直观。采用典型相关性分析，以进行更加简明清晰的研究。具体操作如下：    (1)在SPSS中的具体操作    ①依次点击“分析——相关——典型相关性”。(点击图片查看大图)    ②出现“典型相关性”窗口。(点击图片查看大图)    ③将生理指标“身体质量指数”、“收缩压”和“脉搏”三个变量放入“集合1”框中，将“每日睡眠时长”、“每日步数”和“每日户外活动”放入“集合2”框中。(点击图片查看大图)    ④点击“选项”，勾选“成对相关性”、“载荷”、“方差比例”和“系数”，点击“继续”。(点击图片查看大图)    ⑤点击“确定”，可得到相关性分析的结果。    (2)结果解读    ①查看“典型相关性”表，表中，仅第一对典型变量的典型相关系数不为0(为0.575)，显著性P=0.000＜0.05；第二对和第三队典型变量的典型相关系数显著性P值均大于0.05，分别为0.233和0.764，说明两组变量中共提取了一对典型变量。(点击图片查看大图)    ②查看“集合1标准化典型相关系数”和“集合2标准化典型相关系数”。可以看到，集合1中第一对典型变量的标准化典型系数为(0.364，0.119，-1.084)，对应的，可以得到：集合2中第一对典型变量的标准化典型系数为(-0.117，0.085，0.961)，对应的：    由此可知：第一对典型变量提示志愿者的每日户外活动时长的增加，其脉搏会一定程度降低。四小  结    本文对典型相关性分析的基本原理、适用条件及其具体案例进行了阐述，一般来说，通过典型相关性分析得出典型变量是变量间深度关系分析的第一步，如结合回归分析等其他方法进一步探讨变量间的数量关系。后续，我们将持续更新相关应用案例，敬请关注！参考文献：1、孙振球,徐勇勇.《医学统计学 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• 数学建模（6）典型相关性分析 研究两组变量之间相关系数的一种多元统计方法，能够揭示两组变量的内在联系。 这里的两组，每组都要包含全部的变量，比如一组是男人女人，一组是老人小孩。 把多个变量与多个变量之间的...
数学建模（6）典型相关性分析
研究两组变量之间相关系数的一种多元统计方法，能够揭示两组变量的内在联系。
这里的两组，每组都要包含全部的变量，比如一组是男人女人，一组是老人小孩。
把多个变量与多个变量之间的相关化为两个具有代表性的变量之间的关系。
使用典型相关分析能综合全面的衡量所在组的内在关系
步骤
1、找出变量的线性组合，让两组之间的线性组合有最大的相关系数。
$U_i=a_i^{(i)}X_1^{(1)}+a_i^{(i)}X_2^{(2)}+...+a_i^{(i)}X_p^{(p)}=a_i^{(i)}X_1^{(1)}$
$V_i=b_i^{(i)}X_1^{(2)}+b_i^{(i)}X_2^{(2)}+...+b_i^{(i)}X_p^{(p)}=b_i^{(i)}X_1^{(2)}$
这里其实是让一组内的一列数据来反应这一组的大部分信息，如果不够的话，需要找第二列。
所以为了保证两列信息都有效，需要让这两列信息不相关，即
$cov(U_1,U_2)=cov(V_1,V_2)=0$
2、选取和最初挑选的这对线性组合不相关的线性组合，配对，选取相关系数最大的一对。
3、直到两组变量之间的相关性被提取完毕。
SPSS分析
SPSS->分析->相关->典型相关性->
分开选择集合1、集合2->确定

之后可以导出结论然后处理一下之间用


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• include'D:\SPSS\Samples\English\Canonicalcorrelation.sps'.cancorrset1=C1C2C3/set2=D1D2D3D4/.执行后......CanonicalCorrelations11.00021.0003.211>Errorencounteredinsourcelin...include 'D:\SPSS\Samples...
• https://wenku.baidu.com/view/f110b66017fc700abb68a98271fe910ef12daedc.html
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