数学建模第六讲 典型相关分析学习笔记

什么是典型相关分析？

典型相关分析（Canonical Correlation analysis）是研究两组变量（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。

举个例子

我们要探究观众和业内人士对于一些电视节目的观点有什么样的关系呢？
观众评分来自低学历(led)、高学历(hed)和网络(net)调查三种,它们形成第一组变量； 而业内人士分评分来自包括演员和导演在内的艺术家(arti)、发行(com)与业内各 部门主管(man)三种，形成第二组变量。

下一步：选取代表，进行典型相关分析。

典型相关分析的定义&分析思路

简单来说：研究两组变量的相关关系



推论过程过于冗杂，此处省略。

SPSS典型相关性分析详细操作

结果：

首先看这张表格的最后一列，这一列代表着检验统计量所对应的p值，我们要通过它确定典型相关系数的个数。
对结果进行分析：

写出标准化后的典型变量 （根据上一步确定个数来写，有几个显著的典型相关性系数就要写几对出来）
由上图0.796可知，集合1与集合2为正相关，举个例子，当集合2中引体向上次数增加时，集合2的值增大，正相关导致集合1的值增大，则体重x1增大，腰围x2减小。