實驗報告9典型相關(guān)分析報告(編輯修改稿)
2025-08-30 11:45 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 下： R11=[1 。 1]。 R12=[ 。 ]。 R21=[ 。 ]。 R22=[1 。 1]。 [v1,d1]=eig(R11)。 [v2,d2]=eig(R22)。 p1=inv(v1*sqrt(d1)*v139。)。 p2=inv(v2*sqrt(d2)*v239。)。 T1=p1*R12*inv(R22)*R21*p1。 T2=p2*R21*inv(R11)*R12*p2。結(jié)果：有上求出的結(jié)果可以得到：典型相關(guān)系數(shù)為：r1= r2=典型變量：， ，（2） 檢驗各對典型變量的顯著相關(guān)程序如下： p=2。 q=2。 n=140。 k=1:2。 d1k=(pk+1).*(qk+1)。 d=[ ]。 D=1d.^2。 Ak=[D(1)*D(2),D(2)]。 Tk=[*(p+q+3)].*log(Ak)。 pk=1chi2cdf(Tk,d1k)結(jié)果：可以看出，第一、第二典型變量都是顯著性相關(guān)的。即一名學(xué)生的閱讀速度和閱讀理解能力越強(qiáng)，他的技術(shù)速度和計算正確程度就越好。 SAS實現(xiàn)data examp4_9。input x1x2 y1y2。cards。 1 191 155 179 145 2 195 149 201 152 3 181 148 185 149 4 183 153 188 149 5 176 144 171 142 6 208 157 192 152 7 189 150 190 149 8 197 159 189 152 9 188 152 197 15910 192 150 187 15111 179 158 186 14812 183 147 174 14713 174 150 185 15214 190 159 195 15715 188 151 187 15816 163 137 161 13017 195 155 183 15818 186 153 173 14819 181 145 182 14620 175 140 165 13721 192 154 185 15222 174 143 178 14723 176 139 176 14324 197 167 200 15825 190 163 187 150。run。proc cancorr data=examp4_9 corr。 var x1x2。 with y1y2。 run。由SAS proc cancorr過程求得樣本相關(guān)系數(shù)矩陣 The SAS System 20:20 Thursday, November 18, 2013 1 The CANCORR Procedure Correlations Among the Original Variables變量x1x2的相關(guān)系數(shù)矩陣： Correlations Among the VAR Variables x1 x2 x1 x2 變量y1y2的相關(guān)系數(shù)矩陣： Correlations Among the WITH Variables y1 y2 y1 y2 變量x1x2與y1y2的相關(guān)系數(shù)矩陣： Correlations Between the VAR Variables and the WITH Variables y1 y2 x1 x2 變量間高度相關(guān)。 The SAS System 14:21 Saturday, October 30, 2012 4 The CANCORR Procedure4 典型相關(guān)分析的一般結(jié)果 Canonical Correlation Analysis Adjusted Approximate Squared Canonical Canonical Standard Canonical Correlation Correlation Error Correlation典型相關(guān)系數(shù) 校正的典型相關(guān)系數(shù) 近似的標(biāo)準(zhǔn)誤 典型相關(guān)系數(shù)平方 1
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