典型相关分析的实例
《SPSS统计分析》第10章 相关分析
12.990 16.290 17.990 19.290
12.500 15.800 17.500 18.800
11.500 14.800 16.500 17.800
2.200 5.500 7.200 8.500
3.300 5.000 6.300
3.300
1.700 3.000
5.000 1.700
1.300
3.分析两个变量间线性关系的程度。往往因为第三个变量的作用，使相关系数不能真正反映两个 变量间的线性程度。 这是应该控制一个变量的变化求另两个变量间的相关系数，也就是说， 在第三个变量不变的情况下，两个变量的线性程度。
CORRELATIONS /VARIABLES=VCP with HEIGHT WEIGHT /PRINT=TWOTAIL NOSIG /MISSING=PAIRWISE .
6.300 3.000 1.300
1.800 1.500 3.200 4.500
2.700 6.000 7.700 9.000
5.000 8.300 10.000 11.300
12.000 15.300 17.000 18.300
9: 9 14.790 14.300 13.300
4.000 1.800 1.500 3.200 4.500
返回
典型相关分析
返回
典型相关分析概念
典型相关分析是用来描述两组随机变量间关 系的统计分析方法。
通过线性组合，可以将一组变量组合成一个 新的综合变量。虽然每组变量间的线性组合有无 数多个，但通过对其施加一些条件约束，能使其 具有确定性。
典型相关分析就是要找到使得这两个由线性 组合生成的变量之间的相关系数最大的系数。
学习通过编程解决偏相关问题
教育案例分析题步骤(2篇)
第1篇一、引言在教育领域中，案例分析是一种重要的教学方法和研究方法。
通过分析具体的教育案例，我们可以深入理解教育现象，发现教育问题，探索教育规律，提高教育质量。
本文将详细介绍教育案例分析题的步骤，以帮助教育工作者和学生更好地进行案例分析。
二、教育案例分析题步骤1. 确定案例分析主题在开始案例分析之前，首先需要确定一个明确的案例分析主题。
这个主题可以是教育现象、教育问题、教育规律等。
确定主题有助于聚焦分析内容，提高分析效率。
2. 收集相关资料在确定了案例分析主题后，接下来需要收集与主题相关的资料。
这些资料可以包括教育政策、教育法规、教育理论、教育实践案例等。
收集资料时，应注意资料的真实性、权威性和全面性。
3. 分析案例背景在收集到相关资料后，需要分析案例背景。
这包括了解案例发生的时代背景、地域背景、学校背景、学生背景等。
通过分析背景，可以更好地理解案例发生的原因和条件。
4. 提炼案例问题在分析案例背景的基础上，提炼出案例中的主要问题。
这些问题可以是教育现象、教育问题、教育规律等。
提炼问题时，应注意问题的核心性和代表性。
5. 分析案例原因针对案例问题，分析其原因。
这包括分析教育政策、教育法规、教育理论、教育实践等方面的原因。
在分析原因时，应注意从多角度、多层次进行分析。
6. 寻找解决方案针对案例问题及其原因，寻找解决方案。
这包括提出教育政策、教育法规、教育理论、教育实践等方面的改进措施。
在寻找解决方案时，应注意方案的可行性、有效性和创新性。
7. 评估解决方案对提出的解决方案进行评估，分析其可行性和有效性。
这包括分析方案在实践中的应用情况、效果评价等。
在评估解决方案时，应注意方案的适应性和可持续性。
8. 总结案例分析在完成上述步骤后，对整个案例分析进行总结。
总结内容包括分析过程、分析结果、解决方案、评估结果等。
总结有助于加深对案例的理解，提高分析能力。
三、案例分析实例以下是一个教育案例分析实例，供参考：案例主题：学生厌学现象1. 收集相关资料：教育政策、教育法规、教育理论、教育实践案例等。
处方中不合理用药的典型实例分析
处方中不合理用药的典型实例分析目的调查本院门急诊处方用药情况，为临床合理用药提供参考。
方法随机抽取本院2012年1～9月门急诊处方，根据《医院处方点评管理规范》（试行）的相关规定，对各类不合理情况进行调查分析和点评。
结果不合理问题包括重复用药、无指征用药、单次剂量过大、每日给药次数过少、药物联用不合理现象。
结论高质量的处方点评可以提高医师和药师的用药水平，药师应为临床提供及时的最新用药信息，协助医师提高合理用药水平。
标签：门急诊处方；处方点评；合理用药；分析处方是临床医师对患者用药的书面文件，是药剂人员调配药品的依据，具有法律、技术、经济责任。
处方能够反映临床医师的诊疗水平和医院的医疗质量。
2010年，卫生部颁布了《医院处方点评管理规范》（试行），明确了用药不适宜处方和超常处方的各种具体情况。
促进合理用药、保障用药安全是临床药师不可推卸的职责，笔者作为一名临床药师，参加了本院的处方点评工作。
为了了解处方点评工作的开展对本院处方质量的影响以及深入了解临床用药情况，笔者随机抽查本院2012年1～9月门急诊处方并进行回顾性统计与典型实例分析。
1 资料与方法1.1 一般资料处方来源于本院2012年1～9月门急诊处方，每月随机抽取200张，共计1 800张，样本覆盖本院各门急诊科室，具有普遍性和代表性。
1.2 方法根据《医院处方点评管理规范》（试行）、《抗菌药物临床应用指导原则》以及药品说明书等，对处方不合理用药情况进行统计分析。
2 结果随机抽取的1 800张门急诊处方中，合理处方共1 671张，占全部处方的92.8%；不合理处方共129张，占全部处方的7.2%。
不合理处方的具体分析见表1。
3 讨论3.1 药物和临床诊断不符（1）临床诊断高血压，处方药物为麻仁润肠丸。
麻仁润肠丸具有润肠通便的作用，是治疗便秘的非处方药品，不具有降低血压的作用；（2）糖尿病患者处方头孢呋辛酯片。
头孢呋辛酯是抗感染药物，而此患者并没有合并感染，因此没有使用抗菌药物的指征。
解读劳动合同法第四十条及实例分析7篇
解读劳动合同法第四十条及实例分析7篇篇1一、前言为了保障劳动者的合法权益，促进劳动关系的和谐稳定，我国制定了劳动合同法。
本文将重点解读劳动合同法第四十条，并结合实例进行深入分析，以便更好地理解和应用相关法律规定。
劳动合同法第四十条规定了用人单位在特定情况下提前解除劳动合同的情形。
具体来说，包括以下情形：1. 劳动者患病或者非因工负伤，在规定的医疗期满后不能从事原工作，也不能从事用人单位另行安排的工作的；2. 劳动者不能胜任工作，经过培训或者调整工作岗位，仍不能胜任工作的；3. 劳动合同订立时所依据的客观情况发生重大变化，致使劳动合同无法履行，经用人单位与劳动者协商，无法就变更劳动合同内容达成协议的。
在上述情形下，用人单位在提前解除劳动合同的同时，应当按照国家有关规定给予劳动者经济补偿。
三、实例分析实例一：劳动者患病案例张某是某公司的一名员工，在公司工作三年。
某日，张某因病住院治疗，医疗期为六个月。
医疗期满后，张某的身体状况无法继续从事原工作。
公司经过评估，也无法安排其从事其他工作。
在此情况下，公司可以提前解除劳动合同。
但公司需要按照国家法律规定给予张某相应的经济补偿。
实例二：劳动者不能胜任工作案例李某是某公司的一名销售人员，由于其销售业绩一直未能达到公司要求，经过多次培训和岗位调整，仍无法改善。
公司认为李某无法胜任销售工作。
在这种情况下，公司可以提前解除劳动合同。
但公司必须遵循劳动合同法第四十条的规定，给予李某相应的经济补偿。
实例三：劳动合同无法履行案例王某与一家制造公司签订了劳动合同。
在合同履行期间，由于国家政策调整和技术升级，该公司的生产线进行了重大调整，导致王某的原有岗位被取消。
经过双方协商，无法就变更劳动合同内容达成协议。
在这种情况下，公司可以提前解除劳动合同。
但公司需要按照国家法律规定给予王某相应的经济补偿。
四、总结1. 用人单位在特定情况下可以提前解除劳动合同；2. 用人单位在提前解除劳动合同的同时，应当按照国家有关规定给予劳动者经济补偿；3. 劳动者在遇到相关情况时，应了解自己的权益，并与用人单位合理协商。
公募基金监管案例
公募基金监管案例公募基金监管案例是指监管机构对公募基金公司和相关主体违规行为进行调查、核查并给出相应处罚的实例。
公募基金监管案例通过曝光违规行为，维护了市场秩序，保护了广大投资者的利益。
本文将从近期的典型案例入手，通过具体分析和总结，探讨公募基金监管案例的主要特点和对市场的影响。
近年来，公募基金市场的监管力度不断加强，不合规操作和欺诈行为屡禁不止。
监管机构积极行动，依法打击违规行为，维护了市场的公平公正。
在《公募基金监管案例》这一文档中，我将给大家介绍几个近年来备受关注的案例。
案例一：某基金公司操纵股票价格案某公募基金公司利用其所管理的大额资金，在证券市场上操纵股票价格，牟取非法利益。
监管机构通过调查发现，该基金公司在短时间内大量买入某只股票，使其价格快速上涨。
随后，该基金公司以高价申购和转让这只股票，将股票的价格推高并牟取利润。
监管机构认为该公司操纵股票价格，损害了市场公平竞争的原则，对该公司进行了严厉的处罚，冻结其相关账户，并吊销相关人员的从业资格。
案例二：某基金经理违规操作案某公募基金公司的某基金经理在管理基金时，违规操作、违背投资标准。
该基金经理在未经基金公司和投资者同意的情况下，使用基金资金进行个人投资，从中获得了不当利益。
监管机构对该基金经理进行深入调查，并认定他的行为违反了公募基金管理的相关规定，破坏了基金公司和投资者的利益。
针对这一行为，监管机构决定对该基金经理进行严厉处罚，并要求其赔偿相应损失。
案例三：某基金公司虚假宣传案某基金公司在宣传材料中编造虚假信息，误导投资者，损害了公众利益。
监管机构发现该公司在宣传材料中夸大了基金业绩，隐瞒了风险情况。
监管机构认为该公司虚假宣传，严重违反了公募基金管理规定，误导了投资者的决策，对该公司进行了严厉的处罚，并要求其公开道歉并赔偿受损投资者的损失。
以上几个案例是公募基金监管中的典型案例，代表了监管机构对违规行为的严惩以及对维护市场秩序和保护投资者利益的坚决态度。
数据分析之相关分析的原理方法误区及生活实例03
数据分析之相关分析的原理方法误区及生活实例五、相关分析的其他方法及案例分析常用的三种相关性检验技术，Pearson相关性的精确度最高，但对原始数据的要求最高。
Spearman等级相关和Kendall一致性相关的使用范围更广，但精确度较差。
1.Spearman相关当定距数据不满足正态分布，不能使用皮尔逊相关分析，这时，可以在相关分析中引入秩分，借助秩分实现相关性检验，即先分别计算两个序列的秩分，然后以秩分值代替原始数据，代入到皮尔逊相关系数公式中，得到斯皮尔曼相关系数公式：数据要求：•不明分布类型的定距数据；•两个数据序列的数据一一对应，等间距等比例。
数据序列通常来自对同一组样本的多次测量或不同视角的测量。
结论分析：在斯皮尔曼相关性分析中，也能够得到相关系数（r）和检验概率（Sig.），当检验概率小于0.05时，表示两列数据之间存在相关性。
2.Kendall相关当既不满足正态分布，也不是等间距的定距数据，而是不明分布的定序数据时，不能使用Pearson相关和Spearman相关。
此时，在相关分析中引入“一致对”的概念，借助“一致对”在“总对数”中的比例分析其相关性水平。
Kendall相关系数计算公式如下：Kendall相关实质上是基于查看序列中有多少个顺序一致的对子的这个思路来判断数据的相关性水平。
在Kendall相关性检验中，其核心思想是检验两个序列的秩分是否一致增减。
因此，统计两序列中的“一致对”和“非一致对”的数量就非常重要。
下面举例说明Kendall相关系数的计算过程：假设有两个数据序列A和B的秩分序列分别是{2,4,3,5,1}，{3,4,1,5,2}，即相对应的秩对为(2,3)(4,4)(3,1)(5,5)(1,2)。
在按照A 的秩分排序后，得到新的秩对(1,2)(2,3)(3,1)(4,4)(5,5)，此时B的秩分序列变成了{2,3,1,4,5}。
在这种情况下，针对第一个B值2，后面有3,4,5比它大，有1比它小，所以一致对为3，非一致对为1；第二个数字3，有4,5比它大，有1比它小，所以一致对为2，非一致对为1；依次类推，总共有8个一致对，2个非一致对。
对应分析、典型相关分析、定性数据分析
应用领域的拓展
对应分析的应用领域 拓展
随着数据科学和商业智能的不断 发展，对应分析的应用领域将不 断拓展，如市场细分、消费者行 为分析、社交网络分析等，对应 分析将为这些领域提供更有效的 分析和预测工具。
典型相关分析的应用 领域拓展
典型相关分析作为一种重要的多 元统计分析方法，其应用领域也 将不断拓展，如生物信息学、环 境科学、金融风险管理等，典型 相关分析将为这些领域提供更准 确的数据分析和预测工具。
典型相关分析
能够揭示两组变量之间的关联，但需要较大的样本量， 且对异常值敏感。
定性数据分析
能够挖掘数据中的模式和规律，但主观性强，需要经 验丰富的分析师进行操作。
05
对应分析、典型相关分析、定性数据分析的 未来发展
CHAPTER
新方法的出现
对应分析的新方法
随着数据科学和统计学的不断发展，对应分析的新方法将不断涌现，如基于机器学习的对应分析方法、网络分析方法 等，这些新方法将为对应分析提供更强大的工具和更广泛的应用领域。
心理学研究
在心理学研究中，对应分析可用于揭示人类行为和心理状态之间的关系。
例如，它可以用于研究不同性格类型或心理状态的人在不同情境下的行
为反应。
02 典型相关分析
CHAPTER
典型相关分析的定义
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。
它通过寻找两组变量之间的典型相关 变量，来解释两组变量之间的相互关 系。
市场调研
在市场调研中，定性数据分析可用于深入了解消费者需求、 态度和行为，为产品定位和市场策略提供依据。
01
社会学研究
在社会学研究中，定性数据分析常用于 探究社会现象、文化差异和群体行为等， 以揭示社会结构和动态。
高中生物教学案例分析(通用6篇)
高中生物教学案例分析(通用6篇)第1篇: 高中生物教学案例分析一、使用幽默、夸张的教学语言感染吸引学生。
教学幽默在课堂教学中的有效应用，避免了板着面孔说教而引发的学生憎恶情绪，而是在笑声中引发学生意味深长的思索或茅塞顿开后的愉悦。
案例：当同学们昏昏欲睡时，我在讲台上激情飞扬地说：同学们，你们现在这样的状态，便像是注射了过量胰岛素后的症状。
也有点类似缺少甲状腺激素后的症状，慵懒而无活力。
那么，同学们是被注射了过量胰岛素，还是甲状腺被切除了呢学生一听乐了，沉闷的气氛一扫而空。
有时，学生上课过于活跃，常常漫无边际地插嘴。
对此，我对学生讲：同学们是不是把酶加多了，反应如此激烈。
若再不降温，老师可要加水稀释了。
学生们一听笑了，态度一改从前。
二、运用报刊上的新闻内容穿插讲课或介绍最新生物成果，能活跃课堂气氛。
案例(一)：从2023年的SARS到AIDS，再追溯到天花、鼠疫，以及西班牙大流感，还可以联想到二十一世纪杀伤力最大的生物武器及各个国家对生物武器的研究。
这些都是学生非常感兴趣的话题。
高中生物新教材在内容的编排上，力图构建一种联系现实生活的氛围，创设一种进一步理解和应用生物学知识的情境。
案例(二)：1998年洪水泛滥直接造成一千多人死亡，国家损失巨大，其罪魁祸首是长江中上游森林被大量砍伐。
近年来，黄河每年断流达100多天，这是大自然向人类发出的警告。
大炼钢铁炼就了多少荒山。
先围湖造田，后返田还湖，浪费了人民多少血汗。
听说过多利羊吗还有最新的一些生物科技产品，等等。
生物学知识日新月异，发展很快。
为了赶上时代步伐，教师有必要经常上网查阅资料，了解现代生物学新成果、新观念，结合新教材内容相关知识，如克隆人事件、转基因生物与生物效应器等生物高新技术知识等，让学生也关注社会、关注生物学热点。
事实证明，这种潜移默化的熏陶在学生中产生了巨大的影响，他们非常关注生物科学发展的动向，科学成就也成了同学们爱谈论的话题之一。
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5组（标准化）典型变量系数(X)
U1 X1 X3 X4 X6 X2 -0.2175 0.5288 U2 0.0189 U3 0.7823 0.6032 U4 0.1289 0.1229 U5 1.5590 0.6988 1.0488 0.5852 -1.1443 0.0352 -0.8298
1.6213 -0.7370 -0.4066 -1.1704
0.3986 0.2919 0.5298 0.4586 0.3053 0.0912 0.0701 0.1669 0.1939 0.0007 0.2274 0.2739 0.5489 0.0840 0.5238 0.3877 0.2523 0.0966 0.0376 0.0510 0.0915 0.0979 0.0669 0.03770 0.0061 0.0948 0.1421 0.1757 0.0210 0.2171 * 此外，还应满足 5 a51 X 1* a56 X 6）的方差为。 U （ 1
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。
i 1, 2, 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
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 间最大相关） ..... ……
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= 2. 求矩阵 A、B
A ( R11 )1 R12 ( R22 ) 1 R21 B ( R22 )1 R21 ( R11 ) 1 R12
R11 R 21 R12 R22
；
可以证明A、B有相同的非零特征根；
-0.0632 -0.0843 0.0859 -0.1175 -0.0007 0.1183 -0.1052 0.1390 0.3531
3. 求矩阵A、B的λ （相关系数 的平方）
A I B I 0
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）
0.2611- λ -0.0053 -0.0632 -0.1175 -0.1052 -0.0560 0.5572 -λ -0.0337 0.1009 -0.0551 0.0034 0.0013 0.2550 - λ -0.0312 -0.0543 0.1743 0.1490 0.5573 -λ
Corr（Y，X）＝R21
Corr（Y）＝R22
2. 求矩阵A、B
A ( R11 ) R12 ( R22 ) R21 B ( R22 ) R21 ( R11 ) R12
1 1 1 1
A矩阵(p×p)
0.5298 0.4586 0.3053 0.3986 -0.2919 -0.1778 -0.0912 -0.0701 -0.1669 -0.1939 -0.0007 -0.0168 0.2274 0.0966 0.2739 0.0376 0.5489 0.0510 0.0840 0.5238 0.4468
λ3＝ 0.2611
λ4＝0.1256 λ5＝0.0220
4. 求A、B关于λi的变量系数 （求解第1典型变量系数）
Aa a 如矩阵A关于第一特征根 .7643 0 的矩阵为： 0.3986 0.2919 0.5298 0.4586 0.3053 0.0912 0.0701 0.1669 0.1939 0.0007 0.2274 0.2739 0.5489 0.0840 0.5238 0.3877 0.2523 0.0966 0.0376 0.0510 0.0915 0.0979 0.0669 0.03770 0.0061 0.0948 0.1421 0.1757 0.0210 0.2171 * 此外，还应满足 1 a11 X 1* a16 X 6）的方差为。 U （ 1 0.1778 a11 a11 0.0168 a12 a12 a 0.4468 a13 0.7643 13 0.1759 a14 a14 a 0.0806 a15 15 a 0.3142 a16 16
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。
0.3986 0.2919 0.5298 0.4586 0.3053 0.0912 0.0701 0.1669 0.1939 0.0007 0.2274 0.2739 0.5489 0.0840 0.5238 0.3877 0.2523 0.0966 0.0376 0.0510 0.0915 0.0979 0.0669 0.03770 0.0061 0.0948 0.1421 0.1757 0.0210 0.2171 * 此外，还应满足 2 a21 X 1* a26 X 6）的方差为。 U （ 1
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：
1 2 5 0
典型相关变量的性质
1, i j 1, i j (1) Corr (U i ,U j ) Corr (Vi ,V j ) 0, i j 0, i j 典型相关系数, i j （2） Corr (U i ,V j ) i j 0, 【除前面（i 1 ）个CanR之外的最大者】
…求解第5典型变量系数
Aa a 如矩阵A关于第一特征根 .022 0 的矩阵为： 0.1778 a51 a51 0.0168 a52 a52 a 0.4468 a53 0.022 53 0.1759 a54 a54 a 0.0806 a55 55 a 0.3142 a56 56
（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）：
U i ai1 X ai 2 X ai , p X a X
* 1 * 2 * p
*
Y * Vi b Y b Y b Y b
* i1 1 * i2 2 * i,q q
...... U 5 0.8298X 1.5590X 0.5140X
* 1 * 2 * * 6
X 表示为正态离差标准化 X原变量，即 的 X X X S
3
U i、Vi的均数为0，方差为1。
（三）典型相关分析示意图
典型加权系数 典型相关系数 典型变量
X1 b11 b21 b12 X2 b22 b13 X3 b23 ρ22
1 1
ρ11
1 η1
c11 c21 c12
Y1
2 2
η2 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。
0.1890 -0.9874 -0.7753 0.1948 0.8108 0.1467
X5 -0.1193 -0.0626 -0.2509 -0.5860
0.9523 -0.5140
5组（标准化）典型变量系数(X)
U1 0.5852X 0.2175X 0.1948X
* 1 * 2 * 6
求解第2典型变量系数
Aa a 如矩阵A关于第一特征根 .5436 0 的矩阵为： 0.1778 a21 a21 0.0168 a22 a22 a 0.4468 a23 0.5436 23 0.1759 a24 a24 a 0.0806 a25 25 a 0.3142 a26 26
-0.0843 -0.0007 0.1390
0.0859 - λ
0.1183 0.3531
0.2912
5个λ 与典型相关系数
λ1＝ 0.7643 λ2＝ 0.5436
1 1 0.8742 2 2 0.7373 3 3 0.5110 4 4 0.3544 5 5 0.1482
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
实例（X与Y地位相同）
X1, X2, …, Xp