典型相关分析

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用于分析两组变量的相关性。

我们使用相关系数来衡量两个随机变量间的线性关系，而在统计两组变量之间的相关关系时就要采用典型相关分析

这里只介绍写论文的步骤，不介绍概念

解题步骤

1. 典型相关分析模型的建立

Step0：对原始数据进行正态分布检验

S-W 检验和 Q-Q 图验证。数据符合正态分布才能用典型相关分析。

Step1：建立原始矩阵

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Step2：对原始数据进行标准化变换并计算相关系数矩阵

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Step3：求典型相关系数及典型变量

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Step4： 检验各典型相关系数的显著性


都通过了显著性检验，但是第三对典型变量的相关系数比较小，这里剔除。

2. 典型相关分析模型的求解

对每对典型变量的典型相关系数进行显著性检验后，删选出几对典型变量。建立典型相关分析模型：

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获取典型变量的典型载荷：

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只看前两对典型变量，因为剔除了第三对。

对每对典型变量进行分析，看每对典型变量对哪些个变量影响最大，这个看典型载荷就可以知道，绝对值越大影响越大。然后就知道每对典型变量代表的方面，再进行分析

看出第一对典型变量，主要反映hed(0.993)和arti(0.997)、man(0.922)的关系。再看相关系数，0.995，因此正相关。

第二对，主要反映led(-0.925)、net(-0.753)和com(-0.811)的关系。相关系数0.953，因此也是正相关。

再根据每个变量代表的含义，分析这种相关性有什么道理，有什么结果。
上面这题：

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