典型相关分析（典型相关分析的基本思想）

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1典型相关性分析的步骤

1、表2展现的是典型变量X与原始X组分析项间的关系情况。 典型系数 用于构建典型变量与X组指标的模型公式； 典型载荷系数 用于具体了解典型变量与X组7项指标之间的相关性。

2、相关性的分析大致过程如下： 画二者散点图。通过图形描述，可以初步且直观判断二者的存在何种相关关系：正相关、负相关、无关；线性相关还是非线性相关(抛物线、指数等)。

3、终于到了分析这一步了。相对于其他分析软件，SPSSAU的操作相对简单，将变量从左侧拖拽到分析项处，点击‘开始相关分析’即可。

4、样本数据能用Pearson相关就用这个，这个最准确，开始时，首先分布样本正态性，用k-s检验。正态性之后，点击分析-相关-双变量，之后选择Pearson，同时检验显著性相关要打勾。

2典型相关(CCA)实例讲解

1、．典型相关分析（CCA）介绍 典型相关分析（CCA）是研究两组多维变量之间的线性关系的一种统计方法。它寻找两个线性组合，使得两组多维变量通过此线性组合后，其相关最大。

2、基于典型相关分析（Canonical Correlation Analysis， CCA)提出了一种特征融合方法。

3、假设你要计算两组数值的线性相关系数，方法有两种：第一种方法：键入函数：=CORREL(数据列或行1，数据列或行2)。该函数是计算数据列或行1及数据列或行2的线性相关系数。

3典型相关分析中,第一对线性组合变量之间的关系具有什么特点

在相关分析中，最常用的指标是皮尔逊相关系数，它可以用来判断两个变量之间是否存在线性关系、强度和方向。其取值范围为-1到1，其中-1表示完全负相关，0表示没有相关性，1表示完全正相关。

具有相关关系的两个变量的特点是一个变量的取值不能由另一个变量唯一确定。相关关系的两个特点 现象之间确实存在着数量上的依存关系。现象间的数量依存关系值是不确定的。

（1）相关分析主要是计算一个统计指标，即相关系数，反映变量之间关系的密切程度；（2）分析时把两个变量的地位可以看成是对等的，不用分哪个是自变量，哪个是因变量。

相关分析的特点：相关分析就是对总体中确实具有联系的标志进行分析，其主体是对总体中具有因果关系标志的分析。它是描述客观事物相互间关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来的过程。

典型变量的性质有：典型相关量化了两组变量之间的联系，反映了两组变量的相关程度，在典型相关分析中，在一定条件下选取系列线性组合以反映两组变量之间的线性关系，这被选出的线性组合配对被称为典型变量。

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