精华内容
下载资源
问答
  • 典型相关分析(Canonical correlation analysis)(二):原始变量与典型变量之间的相关性 、典型相关系数的检验 典型相关分析(Canonical correlation analysis)(三): 职业满意度典型相关分析案例...

    典型相关分析系列博文:

    典型相关分析(Canonical correlation analysis)(一):基本思想 、复相关系数、偏相关系数

    典型相关分析(Canonical correlation analysis)(二):原始变量与典型变量之间的相关性 、典型相关系数的检验

    典型相关分析(Canonical correlation analysis)(三): 职业满意度典型相关分析案例

    典型相关分析(Canonical correlation analysis)(四): 中国城市竞争力与基础设施的相关分析


    目录

    1  原始变量与典型变量之间的相关性 

    (1)原始变量与典型变量之间的相关系数

    (2)各组原始变量被典型变量所解释的方差

    2  典型相关系数的检验

    1.计算样本的协方差阵

    2.建立整体检验 & 统计量

    3.部分总体典型相关系数为零的检验


     1  原始变量与典型变量之间的相关性 

    (1)原始变量与典型变量之间的相关系数

    (2)各组原始变量被典型变量所解释的方差

    2  典型相关系数的检验

    在实际应用中,总体的协方差矩阵常常是未知的,类似于其他的统计分析方法,需 要从总体中抽出一个样本,根据样本对总体的协方差或相关系数矩阵进行估计,然后利 用估计得到的协方差或相关系数矩阵进行分析。由于估计中抽样误差的存在,所以估计 以后还需要进行有关的假设检验。

    1.计算样本的协方差阵

    2.建立整体检验 & 统计量

    3.部分总体典型相关系数为零的检验

     


    典型相关分析系列博文:

     

    典型相关分析(Canonical correlation analysis)(一):基本思想 、复相关系数、偏相关系数

    典型相关分析(Canonical correlation analysis)(二):原始变量与典型变量之间的相关性 、典型相关系数的检验

    典型相关分析(Canonical correlation analysis)(三): 职业满意度典型相关分析案例

    典型相关分析(Canonical correlation analysis)(四): 中国城市竞争力与基础设施的相关分析

     

    展开全文
  • 前言我们在分析两组变量之间的相关性时,比如X=[X1,X2,...,Xm]X=[X_1,X_2,...,X_m]Y=[Y1,Y2,...,Yn]Y=[Y_1,Y_2,...,Y_n],最原始的方法就是直接计算XY的协方差矩阵,矩阵有m*n个值。有了协方差矩阵就得到了两两...

    前言

    我们在分析两组变量之间的相关性时,比如 X=[<

    展开全文
  • python 典型变量分析

    千次阅读 2018-04-18 11:17:01
    典型相关分析1.典型相关分析的基本思想是首先在每组...有了这样线性组合的最大相关,则讨论两组变量之间的相关,就转化为只研究这些线性组合的最大相关,从而减少研究变量的个数.#典型变量分析得到第一典型变量 d...

    典型相关分析

    1.典型相关分析的基本思想是首先在每组变量中找出变量的线性组合,使其具有最大相关性,然后再在每组变量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,而第二对本身具有最大的相关性,如此继续下去,直到两组变量之间的相关性被提取完毕为止.有了这样线性组合的最大相关,则讨论两组变量之间的相关,就转化为只研究这些线性组合的最大相关,从而减少研究变量的个数.






    #典型变量分析得到第一典型变量
    def CAA(X,Y):
    	R= corrcoef(X,Y,rowvar=0)
    	m, n = shape(X)
    	p, q = shape(Y)
    	# print(m,n)
    	# print(p,q)
    
    	R11=[]
    	R22=[]
    	R12=[]
    
    #计算相关系数
    	for i in range(n):
    		temp=R[i]
    		a=temp[0:n]
    		R11.append(a)
    
    	for j in range(n,n+q):
    		temp=R[j]
    		a=temp[n:n+q]
    		R22.append(a)
    
    	for s in range(n):
    		temp=R[s]
    		a=temp[n:n+q]
    		R12.append(a)
    
    	R11=matrix(R11)
    
    	R22 = matrix(R22)
    	R12 = matrix(R12)
    	R21=R12.T
    
    #计算特征值与特征向量
    	M=(R11.I)*(R12)*(R22.I)*(R21)
    	eigVals, eigVects = linalg.eig(mat(M))  # 计算特征值和特征向量
    	eigValInd = sorted(eigVals,reverse=True)  # 对特征值eigVals从大到小排序
    	sorted_indices = np.argsort(-eigVals)#根据特征值的顺序排列相应的特征向量
    	topk_evecs = eigVects[:, sorted_indices[:]]
    	eig=sqrt(eigValInd)#计算特征值开平方
    	# print("特征值开方=",eig)
    
    #计算第一对典型变量的相应的系数
    	k,l=shape(topk_evecs)
    	cout_t=[]
    	for i in range(l):
    		t=1.0/((topk_evecs[:,i].T)*R11*(topk_evecs[:,i]))
    		cout_t.append(t[0,0])
    	# print("cout_t=", cout_t)
    	tt=[sqrt(i) for i in cout_t]
    	# print("tt=",tt)
    
    	a1=tt[0]*topk_evecs[:,0]#第一个特征值开方所对应的特征向量
    	p1=(1.0/eig[0])*(R22.I)*R21*a1#第一个特征值开方所对应的特征向量
    	print("特征值开方=", real(eig[0]))
    	# print("a1=",a1)
    	# print("p1=",p1)
    	# print("a1.shape=", shape(a1))
    	# print("p1.shape=",shape(p1))
    
    	#进行显著性检验
    	U1 = []
    	V1 = []
    	A=1
    	for i in range(len(eigVals)):
    		A*=(1-eigVals[i])
    	Q1=-(m-1-1.0/2*(n+q+1))*log(A)
    	# print("Q1=",Q1)
    	if Q1>7.81:
    
    		# print("第一主成分为显著性关联")
    		for i in range(m):
    			temp1 = 0
    			for j in range(n):
    				temp1+=a1[j]*X[i,j]
    			# print(temp1)
    			U1.append(temp1[0,0])
    
    		for i in range(p):
    			temp2 = 0
    			for j in range(q):
    				temp2+= p1[j] * Y[i, j]
    			V1.append(temp2[0,0])
    
    		# print("U1,VI=",U1,V1)
    	else:
    		print("第一主成分不显著关联")
    
    	# A2=1
    	# for i in range(1,len(eigVals)):
    	# 	A2*=(1-eigVals[i])
    	# Q2 = -(m - 2 - 1.0 / 2 * (n + q + 1)+1.0/(sqrt(eig[0]))) * log(A2)
    	# print("Q2=", Q2)
    	# if Q2>37.65:
    	# 	print("第二主成分为显著性关联")
    	# else :
    	# 	print("第二主成分不显著关联")
    	#
    	# A3=1
    	# for i in range(2,len(eigVals)):
    	# 	A3*=(1-eigVals[i])
    	# Q3= -(m - 3 - 1.0 / 2 * (n + q + 1)) * log(A3)
    	# print("Q3=", Q3)
    	# if Q3>26.3:
    	# 	print("第三主成分为显著性关联")
    	# else :
    	# 	print("第三主成分不显著关联")
    	return U1,V1,eig[0]
    

    展开全文
  • 里面带有青霉素仿真数据,典型变量分析部分没有问题。
  • 典型相关分析

    千次阅读 2019-06-11 14:27:12
    典型相关分析函数:[a,b,r,u,v,stats] = cononcorr(x,y): param:  x:原始变量x矩阵,每列一个自... a:自变量x的典型相关变量系数矩阵,每列是一组系数。 列数为典型相关变量数  b:因变量y的典型相关变量...

    典型相关分析函数:[a,b,r,u,v,stats] = cononcorr(x,y):

    param:

      x:原始变量x矩阵,每列一个自变量指标,第i列是 xi 的样本值

      y:原始变量y矩阵,每列一个因变量指标,第j列是 yj 的样本值

    return:

      a:自变量x的典型相关变量系数矩阵,每列是一组系数。

            列数为典型相关变量数

      b:因变量y的典型相关变量系数矩阵,每列是一个系数

      r: 典型相关系数。即第一对<u1,v1>之间的相关系数、第二对<u2,v2>之间的相关系数…

      u:对于X的典型相关变量的值

      v:对于Y的典型相关变量的值

      stats:假设检验的值<详细用一下就知道了>

     

    主成分分析(PCA)是把原始有相关性变量,线性组合出无关的变量(投影),以利用主成分变量进行更加有效的分析。
    而典型相关分析(CCA)的思想是:

    分析自变量组 X = [x1,x2,x3…xp],因变量组 Y = [y1,y2,y3…yq] 之间的相关性。(注意这里X的每一个自变量x1是个列向量,代表有多个观测值)。

    如果采用传统的相关分析,只要求X的每一个变量与Y的每一个变量的相关系数,从而组成相关系数矩阵 R = [rij]p*q ,rij表示第i个自变量xi与第j个因变量yj之间的相关系数。

    然而,这是有缺陷的:只粗暴的考虑了X与Y的关系,却忽略了X自变量之间也可能有相关关系,Y因变量之间亦如此。

    解决的方法类似于主成分分析,我们可以把X提取出主成分,Y也提取出主成分,从而X、Y内部线性不相关了,这样利用主成分研究X与Y之间相关性就解决了上述缺点。


    1. 典型相关分析

    典型相关分析:

    假设

    自变量组:X = [x1,x2,x3…xp]

    因变量组:Y = [y1,y2,y3…yq]

    注意,xi与yj都是相同维度的列向量。

    要求

    分析X与Y之间的相关性

     

    2 直观描述

    首先在X中找出线性组合u1, 在Y中找出线性组合v1,使得 r(u1,v1)达到最大。

    其次,在X中找第二个线性组合u2,Y中找第二个线性组合v2,要求使得u2与u1线性不相关,v2与v1线性不相关,并且: r(u2,v2)达到次大。

    继续。直到两组变量之间的相关性被提取完毕。

    假设检验:

    大体的意思:先进行假设,原假设‘不能进行典型相关分析’,然后检验,一直到所有的(U,V)对才可以结束,检验的方法:似然比统计量。

    展开全文
  • sas典型相关分析

    2014-12-03 09:17:02
    对于两个变量,是用它们的相关系数来衡量它们之间的线性相关关系的。...对于这类问题的研究引进了典型相关系数的概念,从而找到了揭示两组变量之间线性相关关系的一种统计分析方法——典型相关分析
  • 被选出的线性组合配对称为典型变量,它们的相关系数称为典型相关系数 验证第一对典型变量相关性是否显著:lambda1=lambda2=lambda3=0 lambda1不...典型载荷——典型变量和原始变量的相关系数(只看第一列,因...
  • 典型相关分析研究的是两组变量之间的关系,如{x1, x2, x3}{y1, y2, y3}两组变量之间的关系。 具体来说,变量间的相关关系可以分为以下几种: 两个变量间的线性相关关系,可用简单相关系数 一个变量与多个变量之间...
  • 使用 p 个预测变量和 q 个标准变量,我们有 min(p,q) 的规范系数。 一个完整的程序之后是通过 Bartlett 检验来检验典型相关性的显着性。 它需要输入 X、Y 数据矩阵 alpha 显着性(默认值 = 0.05)。 输出是规范...
  • 数学建模——典型相关分析相关SPSS操作

    万次阅读 多人点赞 2019-10-31 08:44:26
    文章目录一、引述1.概念2.示例说明 一、引述 ...典型相关分析用于研究两组变量(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。 2.示例说明 ...
  • 典型相关分析的基本思想当我们研究两个变量xy之间的相关关系的时候,相关系数相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自平均值的离差为基础,...
  • 典型相关分析(Canonical correlation analysis)(二):原始变量与典型变量之间的相关性 、典型相关系数的检验 典型相关分析(Canonical correlation analysis)(三): 职业满意度典型相关分析案例...
  • 方法简介 在相关分析一章中我们主要研究的是两个变量间的相关顶多调整其他因素的作用而已 如果要研究一个变量和一组变量间的相关则可以使用多元线性回归方程的复相关系数就 是我们要的东西同时偏相关系数还可以描述...
  • 典型相关分析相关知识

    千次阅读 2017-07-18 20:06:58
    典型相关分析是用来分析向量(组)XY之间映射关系的方法。 一般的线性回归问题中,都具有一个或多自变量X变量Y,其数学表达形式为:假设 X∈Rm,Y∈RmX\in{R^m},Y\in{R^m},那么可以建立等式Y=AX,矩阵表示如下...
  • 随后介绍pearson相关系数无法解决的问题(两个变量组之间的相关性问题)的解决方案。1、pearson相关系数在日常中,我们经常会遇到一些关于相关性的分析,例如,一个人每日的运动量与他体重之间的相关性,一支股票的...
  • 做一下推广,如果研究一个变量和多个随机变量之间的线性相关关系时,提出了全相关系数(或者复相关系数)的概念。然后,在1936年,有个叫做hotelling的数学家,又进一步做了推广,研究 多个随机变量和多个随机变量...
  • R语言 相关分析和典型相关分析

    千次阅读 2019-03-19 09:14:07
    @R语言相关分析典型相关分析 #相关分析典型相关分析 #pearson相关系数 a=c(1,3,5,7,9);b=c(1,4,6,9,10) cor(a,b) #pearson相关系数 cor.test(a,b) #检验相关系数的显著性 cor(iris[1:4]) #相关系数,参数填数据集...
  • 先附上自己认为写的比较好的一篇博客。...典型相关分析不仅需要考虑两个变量之间的相关程度,而且还需要考察多个变量与多个变量之间的相关性。比若说工厂管理人员需要了解原料的主要质量指标X1,x2..Xp与产品的主...
  • 一、典型相关分析VS皮尔逊相关系数/斯皮尔曼相关系数 ...皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数针对的是两个变量的相关性,典型相关分析针对的是两组变量进行相关分析,相当于对每组变量进行线性组合,求这两个组合后...
  • Canonical Correlation Analysis(CCA)典型相关分析也是一种常用的降维算法。我们知道,PCA(Principal Component Analysis) 主分量分析将数据从高维映射到低维空间同时,保证了数据的分散性尽可能地大, 也就是数据的...
  • 文章来源于"脑机接口社区"CCA典型关联分析原理与Python案例​mp...CCA典型相关分析CCA(canonical correlation analysis)利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法。它的基本原...
  • R语言典型相关分析

    万次阅读 多人点赞 2017-02-27 16:40:46
    部分参考薛毅的《统计建模与R软件》《R语言实战》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...
  • CCA典型相关分析CCA(canonical correlation analysis)利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法。它的基本原理是:为了从总体上把握两组指标之间的相关关系,分别在两组变量中...
  • 典型相关分析(Matlab实现函数)

    万次阅读 多人点赞 2018-08-28 15:23:57
    先附上自己认为写的比较好的一篇博客。 ... 同时要指出自己博文的问题:对于Matlab中canoncorr中的...典型相关分析  不仅需要考虑两个变量之间的相关程度,而且还需要考察多个变量与多个变量之间的相关性。  ...
  • SAS 典型相关分析

    千次阅读 2017-02-28 18:26:13
    /*--------------------典型相关分析-----------------------------------*/ /*-----用力肺活量指标呼气流速指标的相关关系------*/ data hq(type=corr); /*指定输入数据为相关系数矩阵*/ input _name_$3.x1 ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 154,915
精华内容 61,966
关键字:

典型相关变量和典型相关系数