实验9典型相关分析.docVIP

实验九 典型相关分析 实验目的和要求 能利用原始数据与相关矩阵、协主差矩阵作相关分析,能根据SAS输出结果选出满足要求的几个典型变量． 实验要求:编写程序，结果分析． 实验内容： 4.8 4.9 4.8 （1） 程序如下： data examp4_8; input x1-x2 y1-y2; cards; 1.00 0.63 0.24 0.06 0.63 1.00 -0.06 0.07 0.24 -0.06 1.00 0.42 0.06 0.07 0.42 1.00 ; run; proc cancorr data=examp4_8 corr; var x1-x2; with y1-y2; run; 结果如下： （变量x1-x2的相关系数矩阵） （变量y1-y2的相关系数矩阵） （变量x1-x2与y1-y2的相关系数矩阵） 典型相关分析的一般结果 典型相关系数 校正的典型相关系数 近似的标准误 典型相关系数平方 给出的两个特征值=1.000000，=0.378600 第一对典型变量及典型相关系数 第一对典型相关系数为=1.000000 第二典型变量及典型相关系数 第一对典型相关系数为=0.615305 （2）检验各对典型变量是否显著相关 各对典型变量相关性检验结果 数特征值 征值之差 方差比例 比例累计值 检验假设 检验统计量，为第一、第二自由度．由检验结果可知，，．故只有第一对典型变量显著相关．取第一对进行分析即可． 数据未标准化结果，即利用协方差矩阵分析的结果 给出的三个特征值 =1.000000，=0.378600 第一对典型变量 主要阅读速度、阅读理解力加权 主要受计算速度和计算正确程度影响 第一对典型变量主要表现阅读能力与阅读速度、阅读理解力的相关性。阅读速度快，阅读理解力高，则阅读能力高。第一对典型相关系数为=1.000000 第二对典型变量 主要阅读速度和阅读理解力差异 主要计算速度和计算正确程度的差异 第二对变量主要表现计算能力与计算速度、计算正确程度的关系。计算速度快，计算正确程度高，则计算能力高。第一对典型相关系数为=0.378600 4.9 （1） 程序如下： data examp4_9; input x1-x2 y1-y2; cards; 191 155 179 145 195 149 201 152 181 148 185 149 183 153 188 149 176 144 171 142 208 157 192 152 189 150 190 149 197 159 189 152 188 152 197 159 192 150 187 151 179 158 186 148 183 147 174 147 174 150 185 152 190 159 195 157 188 151 187 158 163 137 161 130 195 155 183 158 186 153 173 148 181 145 182 146 175 140 165 137 192 154 185 152 174 143 178 147 176 139 176 143 197 167 200 158 190 163 187 150; run; proc cancorr data=examp4_9 corr; var x1-x2; with y1-y2; run; 结果如下： （变量x1-x2的相关系数矩阵） （变量y1-y2的相关系数矩阵） （变量x1-x2与y1-y2的相关系数矩阵） 典型相关分析的一般结果： 典型相关系数 校正的典型相关系数 近似的标准误 典型相关系数平方 给出的两个特征值=0.642274，=0.007144 第一对典型变量及典型相关系数 第一对典型相关系数为=0.642274 第二典型变量及典型相关系数 第一对典型相关系数为=0.007144 （2）检验各对典型变量是否显著相关 各对典型变量相关性检验结果 数特征值 征值之差 方差比例 比例累计值 检验假设 检验统计量，为第一、第二自由度．由检验结果可知，，．故只有第一对典型变量显著相关．取第一对进行分析即可． 数据未标准化结果，即利用协方差矩阵分析的结