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  • 可能原因: 一:python未安装插件 ...(主要就是先找SPSS文件,然后找Samples文件中的English文件,有一个典型相关性的sps文件,也就是上述的路径,把他们复制即可。) INCLUDE‘D:\SPSS\Samples\EnglishCanonicalcor

    可能原因:
    一:python未安装插件
    二:没有按照默认路径下载,卸载以后重新安装即会有
    若有典型相关性,调用方法:
    操作步骤:
    分析-相关-典型相关性

    若以上两个原因都无法解决,就利用函数来完成相关性分析(新建syntax(语法))
    文件-新建-语法
    在语法编辑器里输入以下代码

    (主要就是先找SPSS文件,然后找Samples文件中的English文件,有一个典型相关性的sps文件,也就是上述的路径,把他们复制即可。)

    INCLUDE‘D:\SPSS\Samples\EnglishCanonicalcorrelation.sps'.
    CANCORR set1=....
    /set2=...../
    
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  • 数学建模(6)典型相关性分析

    千次阅读 2020-08-14 09:09:04
    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 ) 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)} Ui=ai(i)X1(1)+ai(i)X2(2)+...+ai(i)Xp(p)=ai(i)X1(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 ) 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)} Vi=bi(i)X1(2)+bi(i)X2(2)+...+bi(i)Xp(p)=bi(i)X1(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

    c o v ( U 1 , U 2 ) = c o v ( V 1 , V 2 ) = 0 cov(U_1,U_2)=cov(V_1,V_2)=0 cov(U1,U2)=cov(V1,V2)=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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  • 典型相关分析(CanonicalCorrelationanalysis)研究两组变量(每组变量中都可能有多个指标)之间相关关系的一种多元统计方法。它能够揭示出两组变量之间的内在联系。 例题: 直接对这些变量的相关进行两两...
    典型相关分析( Canonical Correlation analysis 研究两组变量(每组变量中都可能有多个指标)之间相关关系的一种多元统计方法。它能够揭示出两组变量之间的内在联系。
    例题:

     

    直接对这些变量的相关进行两两分析,很难得到关于这两组变量 观众和业内人士 )之间关系的一个清楚的印象。
    典型相关分析即为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相关。
    选谁做代表?

     

    典型相关分析的定义

     

    典型相关分析的思路

     

    典型相关分析关键步骤

    1 数据的分布有假设: 两组数据服从联合正态分布

     2首先要对两组变量的相关性进行检验(构造似然比统计量 )

    p值小于0.050.1)表示在95%(90%)的置信水平下拒绝原假设,即认为两组变量有关

     3确定典型相关变量的个数(直接看典型相关系数对应的P值即可)

     4利用标准化后的典型相关变量分析问题

     5进行典型载荷分析

    (6)计算前 r个典型变量对样本总方差的贡献 

     

    SPSS操作步骤

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • SPSS典型相关分析

    2013-08-24 08:55:41
    学习SPSS典型相关分析的好教程,利用spss进行典型相关分析
  • 调用宏进行典型相关分析 1、按File→New→Syntax的顺序新建一个语句窗口。在语句窗口中输入下面的语句: INCLUDE 'C:\Program Files (x86)\IBM\SPSS\Statistics\22\Samples\Simplified Chinese\Canonical ...
    • 数据情况

    • 调用宏进行典型相关分析

    1、按File→New→Syntax的顺序新建一个语句窗口。在语句窗口中输入下面的语句:

    INCLUDE 'C:\Program Files (x86)\IBM\SPSS\Statistics\22\Samples\Simplified Chinese\Canonical correlation.sps'.

           CANCORR SET1=x1 x2 /

           SET2=y1 y2 y3 / .

    2、两组变量之间的相关性

    3、两组变量之间的相关性矩阵

    4、给出典型相关系数:

    由图可以看到,第一典型相关系数是0.617,第二典型相关系数是0.180

    5、典型相关性的显著性检验

    在0.05的显著性水平下,只有第一对典型相关是显著的

    6、两组典型变量的标准化系数

    由于本例中数据单位并不统一,因此我们使用两组典型变量标准化系数

    来自闭卷的第一典型变量为U1=-0.049X1-0.044X2

    来自开卷的第一典型变量为V1=-0.849X3-0.470X4+0.446X5

    从而闭卷的典型变量主要由X1和X2共同决定,但是开卷的典型变量主要由X3决定

    7、典型冗余分析

    1. 闭卷的变量被自身的第一典型变量解释了71.1%。
    2. 开卷的变量被自身的第一典型变量解释了44%5。
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    2020-09-06 15:49:06
    数学建模——典型相关分析典型相关分析引例定义思路原理及方法 典型相关分析 研究两组可能包含多个指标的变量之间相关关系的一种多元统计方法。...如果直接对这些变量的相关性进行两两分析,很难得到关于这两组

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典型相关性分析spss