典型相关分析

传统的典型相关分析只能考虑变量之间的线性相关情况,且必须为连续变量,而我们依然可以使用最优尺度变换来拓展其应用范围,使其可以分析非线性相关.数据为分类数据等情况,并且不再仅限于两个变量间的分析, 虽然具体算法非常复杂,但是过程却只要两步,首先对变量进行最优尺度变换,然后对其进行典型相关分析. 我们还是以之前的多重对应分析的案例数据进行分析 过程还是在分析—降维—最佳尺度

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 研究生入学考试成绩与本科阶段一些主要课程成绩的相关性#将研究两组变量的相关性问题转化为研究两个变量的相关性问题 此类相关为典型相关##总体典型相关#样本典型相关#典型相关计算 cancor(x,y,xcenter=TRUE,ycenter=TRUE)#x,y是相应的数据矩阵 xcenter,ycenter是逻辑变量 TRUE是将数据中心化 F

典型相关分析的基本思想 Canonical Correlation Analysis CCA典型相关分析 (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总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,分别在两组变量中提取有代表性的两个综合变量U1和V1(分别为两个变量组中各变量的线性组合),利用这两个综合变量之间的相关关系来反映两组指标之间的总体相关性. Canonical Correlati

首先我们来关注几个概念. 1.简单相关系数:寻求两个变量之间的系数关系: 2.复相关系数:寻求一对多变量之间的系数关系: 简单介绍: 典型相关分析是考察有多个变量组成的自变量和多个变量组成的因变量之间的系数关系. 实现方法(初步理解所得):分别将多属性的自变量和因变量用一个多元方程表示 [·step1: U1=a1x1+a2x2+a3x3+a4x4+a5x5+···+akxk  U1是变量X的第一个典型变量 V1=b1y1+b2y2+b3y3+b4y4+b5y5+···+bkyk  V1是变量Y

最近有小伙伴在问我一个数据分析的问题, 做毕设, 实证分析. 不知道改如何处理数据. 看了下设计的量表大致是这样的, 都是 5级的里克特量表, 大致分为两波, X, Y. 小伙伴认为就只有两个变量, 这是从商业理论上来认识的, 但从数据的角度, 却不是的. X: 一共有22个问题, 也就是22个字段; 里面又是有认为分组的, 三两个字段, 又被认定为一个别名. Y: 一共有13个问题, 也就是13个字段; 里面有是人为分组, 三两字段啥的, 分为 4组, 分别有别名. 然后不知道该如何分析? 问

1.典型相关分析 R test<-read.csv("D:\\data\\hongputao_l.csv",header=T) test2<-scale(test[,1:10]) ca<-cancor(test2[,1:8],test2[,9:10]) #由ca分析结果可知典型变量应选1.2两对 U<-as.matrix(test2[, 1:8]) %*% ca$xcoef V<-as.matrix(test2[, 9:10]) %*% ca$ycoef

典型关联分析(Canonical Correlation Analysis) [pdf版本] 典型相关分析.pdf 1. 问题 在线性回归中,我们使用直线来拟合样本点,寻找n维特征向量X和输出结果(或者叫做label)Y之间的线性关系.其中,.然而当Y也是多维时,或者说Y也有多个特征时,我们希望分析出X和Y的关系. 当然我们仍然可以使用回归的方法来分析,做法如下: 假设,,那么可以建立等式Y=AX如下 其中,形式和线性回归一样,需要训练m次得到m个. 这样做的一个缺点是,Y中的每个特征都与X的所

                                                                                                           前言 掌握一门核心课程,一定要从其定义,应用环境,和其他知识点之间的联系入手,纵向对比,横向对比,比较相同点,比较不同点.这样才能加深对知识的掌握,做到灵活应用.从思想方法与具体实践来讲,一旦理解和知识点,思想方法容易记忆,很容易想到,但是具体的算法可能容易忘记,到使用的时候有点无能为

一.描述统计 描述性统计是指运用制表和分类,图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势.离散趋势.偏度.峰度. 1.缺失值填充:常用方法:剔除法.均值法.最小邻居法.比率\回归法.决策树法. 2.正态性检验:很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布,所以之前需要进行正态性检验.常用方法:非参数检验的K-量检验.P-P图.Q-Q图.W检验.动差法. 二.假设检验 1.参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下(一股要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值.百分数.方差.相关系数等)进行的