【正文】 0 . 0 0 3 8 0 . 0 6 2 9 1 2 3 4 R a w c o e f f i c i e n t s f o r t h e f i r s t v a r i a b l e s e tC a n o n i c a l c o r r e l a t i o n a n a l y s i s N u m b e r o f o b s = 1 3 e = e x a c t , a = a p p r o x i m a t e , u = u p p e r b o u n d o n F W i l k s 39。 s t r a c e 2 . 2 2 4 7 8 1 6 3 2 2 . 5 0 6 5 0 . 0 1 3 1 a W i l k s 39。. ? cancorr set1=x1 x2 ? /set2=x3 x4 x5. ? 兩組變量內(nèi)部的相關(guān)系數(shù)： 輸出結(jié)果： ? 典型相關(guān)系數(shù)及其顯著性檢驗(yàn)： 基本可以認(rèn)為第一典型相關(guān)系數(shù)在 10%水平上顯著。 來自 受教育和生活水平指標(biāo) 的第一典型變量 V1可解釋相應(yīng)的變量組的 %的組內(nèi)方差，第二典型變量 V2可以解釋 %的組內(nèi)方差。 來自出生指標(biāo)的第一典型變量 U1可解釋 相應(yīng)的出生變量組的 %的組內(nèi)方差， 第二典型變量 U2可以解釋 %的組內(nèi)方差。 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 SPSS中沒有現(xiàn)成的菜單可以做典型相關(guān)分析，需要使用語法窗口： 點(diǎn)擊運(yùn)行按紐 ? include 39。 ? . canon (x1x4) (y1y4), stdcoef e = e x a c t , a = a p p r o x i m a t e , u = u p p e r b o u n d o n F R o y 39。 s l a r g e s t r o o t 3 0 8 . 1 9 4 8 6 1 6 . 3 8 0 3 0 . 0 0 0 0 uL a w l e y H o t e l l i n g t r a c e 3 1 8 . 0 8 1 1 6 1 4 6 9 . 5 8 0 2 0 . 0 0 0 0 a P i l l a i 39。 假設(shè)有 X組和 Y組變量，樣本容量為 n。 對兩組變量 x和 y進(jìn)行典型相關(guān)分析 ， 采用的也是一種降維技術(shù) 。 用樣本來估計(jì)總體的典型相關(guān)系數(shù)是否有誤 ， 需要進(jìn)行檢驗(yàn) 。 ? 通常情況下，為了研究兩組變量 ? 的相關(guān)關(guān)系，可以用最原始的方法，分別計(jì)算兩組變量之間的全部相關(guān)系數(shù)，一共有 pq個(gè)簡單相關(guān)系數(shù)，這樣又煩瑣又不能抓住問題的本質(zhì)。在實(shí)際分析問題中，當(dāng)我們面臨兩組多變量數(shù)據(jù)，并希望研究兩組變量之間的關(guān)系時(shí)，就要用到典型相關(guān)分析。根據(jù)矩陣行列式與特征根的關(guān)系，可得： )?()?1(???? MIIλMIIIλMIλ ??????????111|| ?| || | x x x y y y y xx x y yS I S S S S I MSS??? ? ? ? ? ?2 2 2121( 1 ) ( 1 ) ( 1 ) ( 1 )ppii? ? ? ??? ? ? ? ? ??11 H? 小 ， 支 持 。 若原假設(shè) H0被接受，則認(rèn)為只有第二對典型變量是有用的；若原假設(shè) H0被拒絕，則認(rèn)為第二對典型變量也是有用的，并進(jìn)一步檢驗(yàn)假設(shè)。 )(? 111 yxyyxyxx SSSSM ???令： )(? 112 xyxxyxyy SSSSM ???令：22221 r??? ??? ?),2,1( riii ???? 和第五節(jié) 郵電業(yè)與國民經(jīng)濟(jì)的典型相關(guān)分析 ? 二、數(shù)據(jù)分析 ? 我們將基于 1995年到 2022年我國國民經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù) (數(shù)據(jù)來自于中國統(tǒng)計(jì)年鑒 )，利用 Stata軟件來做郵電業(yè)和國民經(jīng)濟(jì)之間的典型相關(guān)分析。 l a m b d a . 8 7 3 4 9 7 1 8 1 . 1 5 8 6 0 . 3 1 3 1 e S t a t i s t i c d f 1 d f 2 F P r o b FT e s t o f s i g n i f i c a n c e o f c a n o n i c a l c o r r e l a t i o n 4 W i l k s 39。 l a m b d a . 0 0 0 2 1 6 1 0 1 1 6 1 5 . 9 1 2 9 1 4 . 7 5 9 6 0 . 0 0 0 0 a S t a t i s t i c d f 1 d f 2 F P r o b FT e s t s o f s i g n i f i c a n c e o f a l l c a n o n i c a l c o r r e l a t i o n s 0 . 9 9 8 4 0 . 9 5 1 2 0 . 4 4 3 6 0 . 3 5 5 7C a n o n i c a l c o r r e l a t i o n s : y 4 0 . 7 2 5 4 7 . 8 3 1 0 2 . 4 8 2 5 0 . 4 9 8 4 y 3 0 . 2 0 4 1 3 . 9 7 8 4 3 2 . 4 2 0 7 2 3 . 6 5 3 8 y 2 0 . 2 2 4 7 4 . 2 7 9 2 3 7 . 4 7 6 9 1 6 . 4