【正文】 用 SAS進行典型相關分析 書 p358，例 ，表 ，礦區(qū)下部礦 Pt（ x1）、 Pd（ x2）與 Cu（ y1）、 Ni（ y2）的數(shù)據(jù)。典型相關分析研究共生規(guī)律。 n x1 x2 y1 y2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 n x1 x2 y1 y2 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 輸入資料 : n=_n_。這一行指出，對數(shù)據(jù)集加入一個新變量（一列），變量名為 n，其值等于樣本的實際編號。 data d1021。 input x1 x2 y1 y2。 n=_n_。 cards。 /*未完 */ /*續(xù)前 */ 。 典型相關分析在 SAS中用 cancorr過程： proc cancorr data=d1021 simple corr vprefix=v wprefix=w out=o1021 。 var x1 x2。 with y1 y2。 run。 proc plot data=o1021。 plot w1*v1 $ n=39。*39。 / vref=0 href=0。 run。 cancorr過程中的 simple指出，分析各原始變量的均值和標準差并輸出。 cancorr過程中的 corr指出，計算原始變量間的協(xié)方差矩陣，并輸出。 vprefix=v （這是默認值，故可?。┲赋?，第一組典型變量（對應第一組原始變量）的名稱叫作， v v。 wprefix=w（這是默認值，故可?。┲赋觯诙M典型變量（對應第二組原始變量）的名稱叫作， w w。 var x1 x2。with y1 y2。表示第一組原始變量是 x x2。第二組變量是 y y2。 plot過程把各樣本以 v w1為坐標畫出來。 href=0表示在橫坐標 v1=0處畫一條垂線， vref=0表示在縱坐標w1=0處畫一條垂線。 $n=‘*’表示每個點在圖上用 *表示，并且在 *后顯示該樣本點的 n變量的值。 這是各原始變量的均值、標準差。這是 cancorr過程中的simple選項所要求輸出的。 輸出的一部分： Means and Standard Deviations Standard Variable Mean Deviation x1 x2 y1 y2 這是各原始變量間的協(xié)方差矩陣。這是 cancorr過程中的 corr選項所要求輸出的。 輸出的一部分： Correlations Among the Original Variables Correlations Among the VAR Variables x1 x2 x1 x2 Correlations Among the WITH Variables y1 y2 y1 y2 Correlations Between the VAR Variables and the WITH Variables y1 y2 x1 x2 我們看到，第一典型相關系數(shù)為 ，貢獻率為 100%，以 %的顯著性非 0。而第二典型相關系數(shù)的貢獻率為%，只以 %的顯著性非 0。 典型相關系數(shù)，及其檢驗： Canonical Correlation Analysis Adjusted Approximate Squared Canonical Canonical Standard Canonical Correlation Correlation Error Correlation 1