【数学建模】--典型相关分析

典型相关分析(Canonical Correlation analysis)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。

例子:

 

典型相关分析定义:

列题分析:

思路:

多元统计:(本部分只做一些了解,博主目前还涉及统计概率学,只能放一些ppt)

  1. 引言:
  2. 典型相关分析的基本思想:

 

 

(下面这两幅图符合我们高中数学的ka方检验)当计算结果<ka方时则没有相关性,反之有相关性。

 

标准化后的相关变量:

典型荷载分析:

典型冗余分析:

                                                                        

典型相关分析的关键步骤:

 

             

典型相关分析在spss中的应用

(我们在解决问题的时候通常利用spss来帮我们进项计算,统计)

步骤:

 

 

spss导出后,如果要写在论文中需要一些名称的修改:

讲典型相关性修改为->典型相关系数,显著性->p值

标准化典型相关系数->标准化典型相关变量对应的线性组合

我们讲最开始电视评分作为例子用spss实现:

GET DATA

  /TYPE=XLSX

  /FILE='C:\Users\kay21\OneDrive\文档\典型相关分析.xlsx'

  /SHEET=name 'Sheet1'

  /CELLRANGE=FULL

  /READNAMES=ON

  /DATATYPEMIN PERCENTAGE=95.0

  /HIDDEN IGNORE=YES.

EXECUTE.

DATASET NAME 数据集1 WINDOW=FRONT.

STATS CANCORR SET1=led hed net   SET2=arti com man

/OPTIONS  COMPUTECVARS=NO

/PRINT PAIRWISECORR=NO LOADINGS=YES VARPROP=YES COEFFICIENTS=YES.

Canonical Correlations

备注

已创建输出

19-JUL-2023 10:45:14

注释

输入

活动数据集

数据集1

过滤器

<无>

权重

<无>

拆分文件

<无>

语法

BEGIN PROGRAM '#

       '.

资源

处理程序时间

00:00:00.02

耗用时间

00:00:00.05

[数据集1]

典型相关性设置

集合 1 变量

led hed net

集合 2 变量

arti com man

集中的数据集

评分语法

用于评分的相关性

3

典型相关系数

相关性

特征值

威尔克统计

F

分子自由度

分母自由度

P

1

.995

108.911

.000

141.580

9.000

58.560

.000

2

.953

9.854

.055

40.940

4.000

50.000

.000

3

.637

.684

.594

17.784

1.000

26.000

.000

H0 for Wilks 检验是指当前行和后续行中的相关性均为零

集合 1 标准化典型相关变量对应的线性组合

变量

1

2

3

led

.149

-.786

-1.212

hed

.977

.383

-.160

net

-.052

-.312

1.467

集合 2 标准化典型相关变量对应的线性组合

变量

1

2

3

arti

.858

.911

-1.983

com

.019

-1.046

-1.114

man

.145

-.337

2.833

集合 1 非标准化典型相关变量对应的线性组合

变量

1

2

3

led

.007

-.035

-.054

hed

.032

.012

-.005

net

-.002

-.013

.059

集合 2 非标准化典型相关变量对应的线性组合

变量

1

2

3

arti

.029

.030

-.066

com

.001

-.046

-.049

man

.006

-.014

.117

集合 1 典型载荷

变量

1

2

3

led

.333

-.925

-.185

hed

.993

.101

.057

net

.383

-.753

.535

集合 2 典型载荷

变量

1

2

3

arti

.997

.065

-.043

com

.571

-.811

-.126

man

.922

-.274

.273

集合 1 交叉载荷

变量

1

2

3

led

.331

-.881

-.118

hed

.989

.096

.036

net

.381

-.718

.341

集合 2 交叉载荷

变量

1

2

3

arti

.992

.062

-.028

com

.568

-.773

-.080

man

.918

-.261

.174

已解释的方差比例

典型变量

集合 1 * 自身

集合 1 * 集合 2

集合 2 * 自身

集合 2 * 集合 1

1

.415

.411

.723

.717

2

.478

.434

.246

.223

3

.108

.044

.031

.012

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