文档介绍：该【SAS统计分析9典型相关分析 】是由【相惜】上传分享，文档一共【19】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【SAS统计分析9典型相关分析 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,是许多实际问题的需要。例如,研究原料的主要质量指标(x1、…、xp)与其相应产品的主要质量指标(y1、…、yq)之间的相关性;研究居民的营养状况的一组指标(x1、…、xp)与其健康状况的另一组指标(y1、…、yq)之间的相关性等等。当p=q=1时,就是2个变量之间的简单相关分析问题;当p>1、q=1时,就是1个因变量与多个自变量之间的多元相关分析问题;当p、q均大于1时,就是研究2组多变量之间的相关性,称为典型相关分析(CanonicalCorrelationAnalysis)。.. 选项;VAR 变量名称串;WITH 变量名称串;PARTIAL 变量名称串;FREQ 变量名称;WEIGHT 变量名称;BY 变量名称串;RUN;ANCORR语句、VAR语句和WITH语句是该过程必不可缺少的,其余语句可视情况使用。.〔数据来源?生物统计学〔第二版〕?,科学出版社,李春喜等编著〕对172个儿童测试了8项感情指标得到的相关矩阵:x1为合群性、x2为忧郁性、x3为温柔性、x4为友谊、x5为惊讶、x6为憎恶、x7为焦虑、x8为恐惧。将变量分为两组,第一组变量〔x1、x2、x3、x4〕,第二组变量〔x5、x6、x7、x8〕,对这两组变量进行典型相关分析。=172;varx1-x4;withx5-x8;run;在数据集名后用TYPE=CORR注明数据的类型为相关矩阵,说明数据集不是原始数据。_type_='corr'表示输入的数据类型为相关矩阵。选择项EDF=n-1(程序中为edf=172),为典型相关分析提供一个计算误差自由度的参考值。因为该过程中没有适宜的选择项可以将原始数据的样本含量n准确地送入。如果忽略这一选择项,将以缺省值n=10000作为样本数量参与有关计算和统计检验,这样不妥,必须加上这个选项。.这是4个典型结构(CanonicalStructure)矩阵。这4个典型结构矩阵都是典型变量与相应的原指标之间的相关系数。由输出得:典型变量V1与原指标x3的相关系数最大,;典型变量W1与原指标x7的相关系数最大,;依此类推。可以看出从用标准化指标表达的第1对典型变量〔V1,W1〕不难看出:反映性格的第1典型变量V1主要由x3温柔性决定;反映心理状态的第1个典型变量W1主要由x7焦虑决定。这种分析,可以指导儿童心理教育,引导儿童日常行为,防止不好的情感影响儿童成长发育。.