MBA统计学典型相关分析课件.pptx

统计学;第十三章 典型相关分析;13.1两组变量的相关问题 ;例子（数据tv.txt) ;;寻找代表 ;13.2 典型相关分析;9、我们的市场行为主要的导向因素，第一个是市场需求的导向，第二个是技术进步的导向，第三大导向是竞争对手的行为导向。八月-21八月-21Friday, August 13, 2021 10、市场销售中最重要的字就是“问”。08:18:0808:18:0808:188/13/2021 8:18:08 AM 11、现今，每个人都在谈论着创意，坦白讲，我害怕我们会假创意之名犯下一切过失。八月-2108:18:0808:18Aug-2113-Aug-21 12、在购买时，你可以用任何语言；但在销售时，你必须使用购买者的语言。08:18:0808:18:0808:18Friday, August 13, 2021 13、He who seize the right moment, is the right man.谁把握机遇，谁就心想事成。八月-21八月-2108:18:0808:18:08August 13, 2021 14、市场营销观念：目标市场，顾客需求，协调市场营销，通过满足消费者需求来创造利润。13 八月 20218:18:08 上午08:18:08八月-21 15、我就像一个厨师，喜欢品尝食物。如果不好吃，我就不要它。八月 218:18 上午八月-2108:18August 13, 2021 16、我总是站在顾客的角度看待即将推出的产品或服务，因为我就是顾客。2021/8/13 8:18:0808:18:0813 August 2021 17、利人为利已的根基，市场营销上老是为自己着想，而不顾及到他人，他人也不会顾及你。8:18:08 上午8:18 上午08:18:08八月-21 ;典型变量;典型相关系数 ;典型相关系数 ;计算结果 ;计算结果 ;计算结果 ;可以看出，头一个典型变量V1相应于前面第一个（也是最重要的）特征值，主要代表高学历变量hed；而相应于前面第二个（次要的）特征值的第二个典型变量V2主要代表低学历变量led和部分的网民变量net，但高学历变量在这里起负面作用。 ;计算结果 ;;例子结论 ;SPSS的实现;SPSS的实现;SPSS的实现;附录 ;两个变量时,用线性相关系数研究两个变量之间的线性相关性:;典型相关分析;数学: 设两组随机变量;这是Lagrange乘数法求下面f的极大值;可得到p1对线性组合Ui=l(i)’X(1), Vi=m(i)’X(2),称每一对变量为典型变量. 其极大值 称为第一典型相关系数. 一般只取前几个影响大的典型变量和典型相关系数来分析.;典型变量的性质: (1)X(1)和X(2)中的一切典型变量都不相关. (2) X(1)和X(2)的同一对典型变量Ui和Vi之间的??关系数为li, 不同对的Ui和Vj(i≠j)之间不相关. 样本情况, 只要把S用样本协差阵或样本相关阵R代替. 下面回到我们的例子。;典型相关系数的显著性检验: 首先看X(1)和X(2)是否相关,如不相关, 就不必讨论.如果;如果H0为检验第r(rk)个典型相关系数的显著性;当然在实际例子中一般并不知道S。因此在只有样本数据的情况下, 只要把S用样本协差阵或样本相关阵代替就行了。但是这时的特征根可能不在0和1的范围，因此会出现软件输出中的特征根（比如大于1）不等于相关系数的平方的情况，这时，各种软件会给出调整后的相关系数。 ;典型相关和回归分析的关系 把X(1)和X(2)换成回归中的X和Y, 这就是因变量和自变量之间的相关问题. 而Y在X上的投影,就是回归了.