文档介绍：第六章 典型相关分析
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第六章 典型相关分析
第一节 典型相关分析的基本原理
第二节 典型变量与典型相关系数的求法
第三节 典型相关系数的检验
第四节 典型相关分析的计算步骤
第五节 典型相关分析的SP设( X1, Y1), ( X2, Y2),…, ( Xn, Yn)，观测值矩阵为：
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2、计算特征根和特征向量
求M1和 M2的特征根 ，对应的特征向量 。则特征向量构成典型变量的系数，特征根为典型变量相关系数的平方。
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第五节 邮电业与国民经济的典型相关分析
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二、数据分析
我们将基于1995年到2007年我国国民经济数据(数据来自于中国统计年鉴)，利用Stata软件来做邮电业和国民经济之间的典型相关分析。数据具体见表1.
我们将采用如下指标来衡量
我国各年份的邮电业：
采用下面的指标来衡量
我国各年份的经济（单位都是万亿）
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. canon (x1-x4) (y1-y4)
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. canon (x1-x4) (y1-y4), test(1 2 3 4)
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用似然比法检验典型相关系数与零的差别是否显著，检验r1时，其零假设为r1以及小于r1的所有典型相关系数都为零；检验时r2,其零假设为r2以及小于r2的所有典型相关系数都为零，依此类推。所求的似然比统计量近似服从Ｆ，其Ｐ值说明第1和第2典型相关系数分别具有非常显著和显著的意义。
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. canon (x1-x4) (y1-y4), stdcoef
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从标准化变量出发的典型系数 ,对分析结果进行整理。
样本资料是从1995到2007年，即样本数是13，第一组变量数p=4,第二组变量数q=4。从Stata分析结果看，4个典型相关系数分别为：r1=，r2=，r3=，r4=. 经似然比检验的结果，。
前两对标准化的典型变量的线性组合是：
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对结果进行经济意义解释。
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. estat loading
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. findit canred
. canred 1
Canonical redundancy analysis for canonical correlation 1
Canonical correlation coefficient
Squared canonical correlation coefficient
own opposite
Proportion of standardized variance variate variate
of u variables with ...
of v variables with ...
. canred 2
Canonical redundancy analysis for canonical correlation 2
Canonical correlation coefficient
Squared canonical correlation coefficient
own opposite
Proportion of standardized variance variate variate
of u variables with ...
of v variables with ...
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. predict u1, u corr(1)
. predict u2, u corr(2)
. predict v1, v corr(1)
. predict v2, v corr(2)
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第五节 利用SPSS进行典型相关分析
例：研究人口出生与受教育程度、生活水平等的相关，如表所示：X1 X2 X3 X4 X5 分别代表多孩率、综合节育率、初中及以上受教育程度的人口比例、人均国民收入和城镇人口比例。
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数据准备
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SPSS中没有现成的菜单可以做典型相关分析，需要使用语法窗口