典型相关分析的实例ppt课件
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第五章 相关关系 PPT课件
p 越接近1，表示两个变量的相关程度越密切，称高相关。
p 越接近0，表示两个变量的相关程度越疏松，称低相关。
3、相关散点图
直观地显示了两个事物的成对观测值之间是否存在相关， 存在什么样的相关以及相关程度
几种相关散点图：
R=-1 R=1
曲线相关
线性正相关
线性 （如身高和体重）
非线性 (如年龄和身高)
第五章 相关关系
一、相关、相关关系与散点图 二、积差相关 三、等级相关 四、质与量相关 五、品质相关 六、相关系数的选用与解释
一、相关、相关关系与散点图
1、相关的意义
事物之间的相互关系
因果关系（两种事物） 共变关系（三种事物） 相关关系（两种事物）
相关的含义
零相关：两列变量之间没有 关系，即6一列变量变动时， 另一列变量作无规律变动。
2、相关系数
——两列变量间相关程度的数字表现形式，即用来表示相关系数 强度的指标。P（总体） r（样本）
p, r [1,1]
p0
不相关，相互独立
p0
正相关
p0
负相关
p 1
完全正相关
p 1
完全负相关
r
s2 xi
S2 yi
S
2 d
2 S xi S yi
(d xi yi )
4、标准分数的计算公式
1 r 1 N
Z Z xi yi
r N Z Z xi yi
实例：书P116 （例5-1）
5、相关系数的合并
意义：来自同一总体的多个样本的相关系数的合成。 步骤： （1）将各样本的r 转换成费舍Z分数，见附表8。 （2）求每一样本的Z分数之和 （3）求平均Z分数
stata操作介绍之相关性分析 ppt课件
sales= α1 +α2*price +α3*advert+ ε 其中，sales为指定城市的月销售额并以千美仄元度量， price是以美元度量的单个汉堡的价格，advert为广告 支出，同样以千美元度量。
3
相关性分析
相关性分析主要目的是研究变量之间关系的密切程度。相关性 分析的方法主要有:Pearson相关系数分析、Kendall T相关系数 分析、Spearman秩相关系数分析以及偏相关系数分析。 1. Pearson相关系数分析
stata操作介绍之相关性分析
三、线性回归分析
❖相关性分析 ❖回归分析 ❖多重共线性等相关检验和处理
2
线性回归分析的stata应用实例 本部分用到的实例是Big Andy’s Burger Barn的销售模 型。Big Andy的汉堡销售收入取决于单价和广告支出 水平 。因此，这个模型包含两个解释变量和一个常 数项。
1.regress实现因变量对自变量的回归
因变量
自变量
regress命令的格式: regress depvar indepvars[if] [in] [weight] [options]
13
实现因变量为销售收入，自变量为单价和广告支出的线性回归， 其命令为：
regress sales price advert
用test命令检验价格和广告支出的系数是否同时为0，其命令为:
test price advert
P值<0.05，拒绝原假设 ，即价格和广告支出的 系数不同时为0
17
ห้องสมุดไป่ตู้关检验和处理
回归分析时通常需要检验数据是否存在多重共线、序列相关和异方差
等问题，如果存在这些问题，则需要对其进行处理。
3
相关性分析
相关性分析主要目的是研究变量之间关系的密切程度。相关性 分析的方法主要有:Pearson相关系数分析、Kendall T相关系数 分析、Spearman秩相关系数分析以及偏相关系数分析。 1. Pearson相关系数分析
stata操作介绍之相关性分析
三、线性回归分析
❖相关性分析 ❖回归分析 ❖多重共线性等相关检验和处理
2
线性回归分析的stata应用实例 本部分用到的实例是Big Andy’s Burger Barn的销售模 型。Big Andy的汉堡销售收入取决于单价和广告支出 水平 。因此，这个模型包含两个解释变量和一个常 数项。
1.regress实现因变量对自变量的回归
因变量
自变量
regress命令的格式: regress depvar indepvars[if] [in] [weight] [options]
13
实现因变量为销售收入，自变量为单价和广告支出的线性回归， 其命令为：
regress sales price advert
用test命令检验价格和广告支出的系数是否同时为0，其命令为:
test price advert
P值<0.05，拒绝原假设 ，即价格和广告支出的 系数不同时为0
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ห้องสมุดไป่ตู้关检验和处理
回归分析时通常需要检验数据是否存在多重共线、序列相关和异方差
等问题，如果存在这些问题，则需要对其进行处理。
典型相关分析
§15.2 典型相关分析的步骤及逻辑框图
2020/7/6
图15.1 典型相关分 析的逻辑框图
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§15.2 典型相关分析的步骤及逻辑框图
2020/7/6
图15.1 典型相关分析 的逻辑框图 （续）
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§15.1 典型相关分析的基本理论
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§15.1 典型相关分析的基本理论
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§15.1 典型相关分析的基本理论
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§15.2 典型相关分析的步骤及逻辑框图
（一）推导典型函数 典型函数的推导类似于没有旋转的因子分析的过程[参见 前面推导]。典型相关分析集中于说明两组变量间的最 大相关关系，而不是一组变量。结果是第一对典型变量 在两组变量中有最大的相关关系。第二对典型变量得到 第一对典型变量没有解释的两组变量间的最大相关关系。 简言之，随着典型变量的提取，接下来的典型变量是基 于剩余残差，并且典型相关系数会越来越小。每对典型 变量是正交的，并且与其他的典型变量是独立的。 典型相关程度是通过相关系数的大小来衡量的。典型相
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3
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中国人民大学六西格玛质量管理研究中心
劳动争议典型案例讲解与分析ppt课件
6
案例3：不订立书面劳动合同的法律风险
案情简介：2008年8月，某高校应届大学毕业生李某应
聘到某IT制造业外企工作。因该企业地处偏僻，李某一直 很不情愿，在学校“先就业、后择业”就业政策的驱使下， 李某到该企业工作了。2008年8月底，该家外企人事主管张 经理找到李某，希望与其签订书面劳动合同。李某表示， 家里对他的工作不满意，目前他正与家里积极协商沟通， 等有了结果以后再主动与公司签订书面劳动合同。张经理 年前刚刚受过劳动合同法培训，了解到企业在一个月内不 与员工签订书面劳动合同，从第二个月起就要为员工支付 双倍工资。张经理比较担心这种不利的法律后果由企业来 承担，于是他找到李某，要求其出具一张因自己个人原因 不愿意订立书面劳动合同的证明。
劳动争议典型案例 讲解与分析
1
一、案 例 分 析
2
案例1：录用条件约定不明导致解除不能
案情简介：某电子公司软件部经理纪某看重其朋
友李某的销售工作经验，介绍李某至该部门任销售专员一 职，当时纪某并未向李某出示任何招聘条件，也没有通过 其他方式向李某介绍公司的招聘条件。2008年4月12日， 双方签订了劳动合同，约定合同期限为5年，其中试用期6 个月，劳动合同中只约定了李某职衔为销售专员，但对该 岗位的工作要求没有做具体描述。不过，该企业内部规章 制度规定了该销售职位的考核标准。2008年6月1日，李某 接到公司发出的解除劳动合同决定，公司以李某不符合公 司招聘要求为由解除劳动合同。李某不服，提起劳动争议 仲裁，要求恢复劳动关系。
10
案例5：规章制度在劳动争议案件中的作
用
案情简介：吴某于2004年3月被聘为某商业银行支行
行长助理，双方在劳动合同中约定：支行根据经营需要，
有权调动吴某工作岗位，吴某有权反映本人意见但必须服
案例3：不订立书面劳动合同的法律风险
案情简介：2008年8月，某高校应届大学毕业生李某应
聘到某IT制造业外企工作。因该企业地处偏僻，李某一直 很不情愿，在学校“先就业、后择业”就业政策的驱使下， 李某到该企业工作了。2008年8月底，该家外企人事主管张 经理找到李某，希望与其签订书面劳动合同。李某表示， 家里对他的工作不满意，目前他正与家里积极协商沟通， 等有了结果以后再主动与公司签订书面劳动合同。张经理 年前刚刚受过劳动合同法培训，了解到企业在一个月内不 与员工签订书面劳动合同，从第二个月起就要为员工支付 双倍工资。张经理比较担心这种不利的法律后果由企业来 承担，于是他找到李某，要求其出具一张因自己个人原因 不愿意订立书面劳动合同的证明。
劳动争议典型案例 讲解与分析
1
一、案 例 分 析
2
案例1：录用条件约定不明导致解除不能
案情简介：某电子公司软件部经理纪某看重其朋
友李某的销售工作经验，介绍李某至该部门任销售专员一 职，当时纪某并未向李某出示任何招聘条件，也没有通过 其他方式向李某介绍公司的招聘条件。2008年4月12日， 双方签订了劳动合同，约定合同期限为5年，其中试用期6 个月，劳动合同中只约定了李某职衔为销售专员，但对该 岗位的工作要求没有做具体描述。不过，该企业内部规章 制度规定了该销售职位的考核标准。2008年6月1日，李某 接到公司发出的解除劳动合同决定，公司以李某不符合公 司招聘要求为由解除劳动合同。李某不服，提起劳动争议 仲裁，要求恢复劳动关系。
10
案例5：规章制度在劳动争议案件中的作
用
案情简介：吴某于2004年3月被聘为某商业银行支行
行长助理，双方在劳动合同中约定：支行根据经营需要，
有权调动吴某工作岗位，吴某有权反映本人意见但必须服
《典型相关分析模型》课件
06
结论
研究总结
典型相关分析模型是一种有效的多元统计分析方法，用于研究两组变量之 间的相关关系。
通过典型相关分析，可以揭示两组变量之间的内在联系和相互影响，有助 于深入了解数据背后的机制和规律。
在实际应用中，典型相关分析模型广泛应用于经济学、社会学、生物医学 等领域，为研究者和决策者提供了重要的参考依据。
研究展望
随着大数据时代的到来，典型相关分析模型在处理高 维数据和复杂数据结构方面仍有很大的发展空间。
未来研究可以进一步探索典型相关分析与其他统计方 法的结合使用，以提高模型的解释力和预测能力。
在实际应用中，需要结合具体领域的知识和背景，深 入挖掘典型相关分析的潜在价值和意义，为解决实际
问题提供更有针对性的解决方案。
典型相关分析模型
目录
• 引言 • 典型相关分析模型概述 • 典型相关分析模型的步骤 • 典型相关分析模型的应用 • 典型相关分析模型的优缺点 • 结论
01
引言
背景介绍
典型相关分析是一种多元统计分析方 法，用于研究两组变量之间的相关关 系。
这种方法在许多领域都有广泛的应用 ，如生物学、心理学、经济学等。
它通过寻找两组变量之间的线性组合 ，使得这两组线性组合之间的相关性 最大化。
目的和意义
目的
典型相关分析旨在揭示两组变量之间 的内在联系和相互影响，从而更好地 理解数据的结构和关系。
意义
通过典型相关分析，我们可以深入了 解不同变量之间的关系，进一步探索 数据背后的规律和机制，为决策提供 科学依据。
02
03
典型相关分析模型的步骤
数据准备
数据收集
收集相关数据，确保数据来源可靠、准确，并满 足分析需求。
十大典型劳动争议案例分析ppt课件
对每个案例进行总结，提炼出对企业的启示和建议
十大典型劳动争议案例的启示与建议
企业应当重视劳动合同的签订和完善，明确双方的权利和义务
重视劳动合同的重要性：劳动合同是劳动关系的基础，企业应当重视劳动合同的签订和完善，明确双方的权利和义务，避免劳动争议的发生。
完善劳动合同的必要性：劳动合同是劳动关系的法律文件，如果劳动合同不完善，就可能导致双方的权利和义务不明确，从而产生劳动争议。
遵守劳动合同的必要性：企业应当遵守劳动合同的规定，履行自己的义务，同时也应当明确自己的权利，维护自己的合法权益。
重视劳动争议的预防：企业应当重视劳动争议的预防，通过完善管理制度、提高员工素质、加强沟通协调等方式，减少劳动争议的发生。
企业应当规范加班制度和工资计算方式，避免加班时长和工资计算的争议企业应当签订书面的劳动合同，明确约定工作内容、工作地点、劳动保险等条款，避免因约定不明确而引发争议企业应当遵守相关法律法规，确保劳动者的合法权益得到保障，避免因违法行为而引发争议企业应当及时缴纳社会保险和住房公积金等法定费用，避免因欠缴或漏缴而引发争议企业应当规范用工管理，建立健全的内部管理制度，避免因管理不规范而引发争议企业应当加强对员工的法律法规宣传和教育，提高员工的法律意识和维权意识，避免因员工不懂法而引发争议企业应当加强对员工的培训和管理，提高员工的工作技能和素质，避免因员工工作失误而引发争议企业应当建立完善的工资制度和福利制度，保障员工的合法权益和工作积极性，避免因工资待遇不合理而引发争议企业应当加强对劳动法律法规的执行和监督，及时发现和解决劳动争议问题，避免因处理不当而引发更大的争议企业应当建立完善的风险防范机制，及时发现和解决各种劳动争议问题，避免因应对不当而引发更大的风险。
案例细节：员工认为公司未按照法定标准支付加班工资，公司则认为员工工作量不饱和，不应支付加班工资
十大典型劳动争议案例的启示与建议
企业应当重视劳动合同的签订和完善，明确双方的权利和义务
重视劳动合同的重要性：劳动合同是劳动关系的基础，企业应当重视劳动合同的签订和完善，明确双方的权利和义务，避免劳动争议的发生。
完善劳动合同的必要性：劳动合同是劳动关系的法律文件，如果劳动合同不完善，就可能导致双方的权利和义务不明确，从而产生劳动争议。
遵守劳动合同的必要性：企业应当遵守劳动合同的规定，履行自己的义务，同时也应当明确自己的权利，维护自己的合法权益。
重视劳动争议的预防：企业应当重视劳动争议的预防，通过完善管理制度、提高员工素质、加强沟通协调等方式，减少劳动争议的发生。
企业应当规范加班制度和工资计算方式，避免加班时长和工资计算的争议企业应当签订书面的劳动合同，明确约定工作内容、工作地点、劳动保险等条款，避免因约定不明确而引发争议企业应当遵守相关法律法规，确保劳动者的合法权益得到保障，避免因违法行为而引发争议企业应当及时缴纳社会保险和住房公积金等法定费用，避免因欠缴或漏缴而引发争议企业应当规范用工管理，建立健全的内部管理制度，避免因管理不规范而引发争议企业应当加强对员工的法律法规宣传和教育，提高员工的法律意识和维权意识，避免因员工不懂法而引发争议企业应当加强对员工的培训和管理，提高员工的工作技能和素质，避免因员工工作失误而引发争议企业应当建立完善的工资制度和福利制度，保障员工的合法权益和工作积极性，避免因工资待遇不合理而引发争议企业应当加强对劳动法律法规的执行和监督，及时发现和解决劳动争议问题，避免因处理不当而引发更大的争议企业应当建立完善的风险防范机制，及时发现和解决各种劳动争议问题，避免因应对不当而引发更大的风险。
案例细节：员工认为公司未按照法定标准支付加班工资，公司则认为员工工作量不饱和，不应支付加班工资
《相关性分析》PPT课件
例2:Minitab的对话窗口
Correlations: Oxygen purity %, Hydrocarbon %
Pearson correlation of Oxygen purity % and Hydrocarbo n % = 0.937 P-Value = 0.000
结论是什么？
H0:p=0(无相关性) Ha:p≠0(有相关性）
例1 10-6
相关系数:R
相关系数(R)有时又称为皮尔森成果，用来测定两个变量之间的关 度。 属性 ◆R值取范围从-1.0到+1.0，即-1 ≤ R ≤ 1 。 ◆R<0意味着一个负线性相关，即是Y随着X的增加而减少。 ◆R>0意味和一个正线性相关，即是Y随着X的增加而增加。 ◆R=-1意味着一个完全负线性关系。 ◆R=1意味着一个完全正线性关系。 ◆R=0意味着无线性关系。
错误III：因果归属 相关并不意味着因果，仅仅是两个变量间存在的关系。
错误IV:曲解数据 掩饰真实的相关或者创造虚假的相关
数据实际上是来自不同的数据来源。 10-12
错误V:过多的集中于R 过多的集中于相关系数
上图有相关系数R≈0.7
错误V(续)
通常，人们过于把R（或R2）值作为一个“好”的相关的依据。前面 形说明了将数据图表化是多么重要。 但是当图表（和接下来的诊断）展示一个合法的线性关系或数学模 ，我们可以做出如下结论： ◆R2>0.4:相关性明确存在(n>25时) ◆R2>0.7:我们可以使用该关系，但必须慎重(n>9时) ◆R2>0.9:可使用的关系存在 ◆R2>0.95：关系良好
例1
某黑带想了解一化学蒸馏过程中氧气的纯度(Y)与冷凝器中的炭氢 合物的%之间的关系。 ◆数据在Oxygen purity. mtw ◆请做出散点图Oxygen purity (Y) v s Hydrocarbon %(x)
[课件]相关性分析PPT
![[课件]相关性分析PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/a19c78ab680203d8ce2f249b.png)
SPSS的运行方式
SPSS主要有3种运行方式。 1．批处理方式 2．完全窗口菜单运行方式 3．程序运行方式
SPSS的数据编辑窗口
SPSS主界面主要有两个，一个是SPSS数据 编辑窗口，另一个是SPSS输出窗口。 数据编辑窗口由标题栏、菜单栏、工具栏、 编辑栏、变量名栏、内容区、窗口切换标 签页和状态栏组成，如图1-2所示。
实现步骤
6.2.3 结果和讨论
outline
• 线性相关（linear Correlation)
• 秩相关（rank correlation) • 分类变量的关联性分析
秩相关
也称等级相关,最常用的Spearman秩相关。
资料类型 不服从正态分布的资料 总体分布未知的资料 等级资料
该窗口下方有两个标签：“Data View”（数据视图 ）和“Variable View”（变量视图）。 如果使用过电子表格，如Microsoft Excel等，那么 数据编辑窗口中“Data View”所对应表格许多功 能应该已经熟悉。但是它和一般的电子表格处理 软件还有以下区别。
（1） 一个列对应一个变量，即每一列代表一个变 量（Variable）或一个被观测量的特征。例如问 卷上的每一项就是一个变量。 （2） 行是观测，即每一行代表一个个体、一个观 测、一个样品，在SPSS中称为事件（Case）。 例如，问卷上的每一个人就是一个观测。
χ² 检验
χ² 检验 秩和检验
Logistic回归分析
测量级别 类-类 (类-序)
相关 系数 λ
取值范 围 [0.1]
PRE意义 λ
检验方 法 χ2
SPSS程序 crosstabs Crosstabs/ correlation crosstabs/ Oneway/ means crosstabs/ correlation /linear
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典型相关是简单相关、多重相关的推广； 或者说简单相关系数、复相关系数是典型相 关系数的特例。
.
典型相关是研究两组变
量之间相关性的一种统计分析 方法。也是一种降维技术。
由Hotelling (1935, 1936)最早 提出，Cooley and Lohnes (1971)、 Kshirsagar (1972)和 Mardia, Kent, and Bibby (1979) 推动了它 的应用。
.
实例（X与Y地位相同）
.
1985年中国28 省市城市男生 (19～22岁)的调查数据。记形态指标身
高(cm)、坐高、体重(kg)、胸围、肩 宽、盆骨宽分别为X1，X2，…，X6；
机能指标脉搏(次/分)、收缩压 (mmHg) 、舒张压(变音)、 舒张压(消 音)、肺活量(ml)分别为Y1，Y2，…， Y5。现欲研究这两组变量之间的相关 性。
2
c22
Y2
• 1与2是三个X变项的线性组合。 • η1与η2代表两个. Y变项的线性组合。
二、典型相关系数及其检验
.
（一）求解典型相关系数的步骤
1.
求X，Y变量组的相关阵
R= R11
R
21
R12
R
2
2
；
2. 求矩阵 A、B
3. A(R11)1R12(R22)1R21
B(R22)1R21(R11)1R12
.
5个λ与典型相关系数
1 1 0 .8 7 4 2 2 2 0 .7 3 7 3 3 3 0 .5 1 1 0 4 4 0 .3 5 4 4 5 5 0 .1 4 8 2
.
4. 求A、B关于λi的变量系数
（求解第1典型变量系数）
Aaa 如矩A阵 关于第一特 0.7征 64的 根 3 矩阵为：
0.5298 0.4586 0.3053 0.3986 0.29190.1778a21
a21
0.09120.07010.16690.19390.00070.0168a22
a22
0.2274
0.2739
0.5489
0.0840
0.5238 0.4468a230.5436a23
0.0966 0.0376 0.0510 0.3877 0.25230.1759a24
.
（二）典型相关分析的思想
采用主成分思想寻找第i对典型(相关)变 量（Ui，Vi）：
Ui ai1X1*ai2X2*L ai,pX*p aX* Vi bi1Y1*bi2Y2*L bi,qYq* bY*
i 1,2,L m，min(p,q)m 典型相关系数 i Corr(Ui,Vi) 典型变量系数或典型权重 a、b
典型相关分析
Canonical Correlation Analysis
.
一、引言
.
（一）何时采用典型相关分析
1. 两个随机变量Y与X
简单相关系数
2. 一个随机变量Y与一组随机变量X1,X2,…,
Xp
多重相关(复相关系数)
3. 一组随机变量Y1，Y2，…，Yq与另一组随
机变量X1，X2，…，Xp 典型(则)相关系数
（2）
典型相关系数, i j
Corr(Ui
,Vj
)
0,
i j
【除前面（i 1）个CanR之外的最大者】
3 Ui、Vi的均数为0，方差为1。
.
（三）典型相关分析示意图
X1 b11 b21
b12 X2 b22
b13
X3
b23
典型典加型权相系典关数型系变数量
1
ρ11
1
c11
Y1
c21
c12
2
ρ22
4. 可以证明A、B有相同的非零特征根；
.
3. 求A或B的λi（相关系数的平方）与 i ，
i＝1,…,m，即 i i2 ；
4. 求A、B关于λi的特征根向量即变量加权系
数。
.
（二）典型相关系数计算实例
1. 求X，Y变量组的相关阵 R=
R11
R
21
R12
R
22
.
Corr（X）＝R11 Corr（X，Y）＝R12
a14
0.09150.09790.06690.037700.0061 0.0806a15
a15
0.0948 0.1421 0.1757 0.0210 0.2171 0.3142a16
a16
此外，还应 U1满 （a足 1 1X1* a1 6X6*）的方1差 。为
求解第2典型变量系数
Aaa 如矩A阵 关于第一特 0.5征 43的 根 6 矩阵为：
.
X*1，X*2，…，X*p和Y*1，Y*2，…，Y*q分别为X1， X2，…，Xp和Y1，Y2，…，Yq的正态离差标准化值。 记第一对典型相关变量间的典型相关系数为：
1 ＝Corr（U1，V1）（使U1与V1 间最大相关）
第二对典型相关变量间的典型相关系数为：
2 ＝Corr（U2，V2）（与U1、V1 无关； 使U2与V2
.
.
简单相关系数矩阵
.
简单相关系数公式符号
Corr（X）＝R11 Corr（X，Y）＝R12
Corr（Y，X）＝R21
R21 R12
.
Corr（Y）＝R22
简单相关系数 描述两组变量的相关关系的缺点
➢只是孤立考虑单个X与单个Y间的相关 ，没有考虑X、Y变量组内部各变量间的 相关。
➢两组间有许多简单相关系数（实例为30 个），使问题显得复杂，难以从整体描 述。
Corr（Y，X）＝R21
.
Corr（Y）＝R22
2. 求矩阵A、B
A(R11)1R12(R22)1R21 B(R22)1R21(R11)1R12
.
A矩阵(p×p)
.
B矩阵(q×q)
.
3. 求矩阵A、B的λ（相关系数 的平方）
AIBI0
A、B有相同的非零特征值
.
B矩阵求λ （典型相关系数的平方）
0.5298 0.4586 0.3053 0.3986 0.29190.1778a11
a11
0.09120.07010.1669 0.1939 0.00070.0168a1 2
a12
0.2274
0.2739
0.5489
0.0840
0.5238 0.4468a130.7643a13
0.0966 0.0376 0.0510 0.3877 0.25230.1759a14
间最大相关）
..... ……
第五对典型相关变量间的典型相关系数为：
5 ＝Corr（U5，V5） （与U1、V1 、…、 U4、V4
无关； U5与V5 间最大相关）
有：
12L50
.
典型相关变量的性质
1, i j
1, i j
(1) Corr(Ui,Uj ) 0, i j Corr(Vi,Vj ) 0, i j