《计算机统计学》PPT课件
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统计学原理(经典)课件PPT课件
多元线性回归分析
总结词
多元线性回归分析是研究多个因变量与多个自变量之间线性关系的统计方法。
详细描述
多元线性回归分析用于分析多个因变量与多个自变量之间的关联性，并建立多个因变量与多个自变量之间的线性方程 组。它能够揭示多个自变量对因变量的共同影响，以及各因变量之间的关系。
参数估计
通过最小二乘法或其它优化算法，可以估计出回归系数β01, β02, ... β0n, β11, β12, ... β1n, ... 的值，从 而得到回归方程组。
统计学的分支
随着统计学的发展，逐渐 形成了多个分支，包括描 述统计学、贝叶斯统计学、 频率派统计学等。
统计学的应用
随着计算机技术的发展， 统计学的应用领域越来越 广泛，包括人工智能、大 数据等领域。
02 统计学的基石
总体与样本
总体
统计学中研究的全部数据称为 总体。
样本
从总体中选取的一部分数据称 为样本。
趋势性因素
指时间序列中随着时间推移而呈现出的长期 趋势或上升或下降的变动。
周期性因素
指时间序列中呈现出的周期性变动，如经济 周期、市场波动等。
随机性因素
指时间序列中无法解释的随机波动，通常是 由各种不可预测的事件引起的。
时间序列的预测方法
简单平均法
通过对历史数据的简单平均来预测未来 数据，适用于数据波动较小的情况。
样本的代表性
样本应具有代表性，能够反映 总体的特征。
样本的规模
样本的大小应根据研究目的和 精度要求确定。
参数与统计量
参数
描述总体特性的数值，如总体均值、方差等。
参数与统计量的关系
统计量是参数的估计量，用于估计总体的参 数。
统计学完整全套PPT课件
介绍非线性回归模型的基本形式 、特点以及常见的非线性回归模 型，如指数模型、对数模型等。
模型的参数估计
阐述非线性回归模型的参数估计方 法，如最小二乘法、极大似然法等 ，并探讨其计算过程和注意事项。
模型的检验与诊断
介绍非线性回归模型的检验方法， 如拟合优度检验、参数的显著性检 验等，以及模型的诊断方法，如残 差分析、异常值识别等。
方差
各数据与平均数之差的平方的 平均数
03
标准差
方差的平方根04四源自位数间距上四分位数与下四分位数之差
偏态与峰态分析
01
02
03
偏态系数
描述数据分布偏斜程度的 统计量
峰态系数
描述数据分布尖峭或扁平 程度的统计量
正态性检验
如Jarque-Bera检验等， 用于判断数据是否服从正 态分布
03
推论性统计方法
模型评估与优化
预测结果展示与应用
通过比较模型的预测结果与实际股票价格 的差异，评估模型的预测性能，并进行优 化和改进。
将模型的预测结果进行可视化展示，为投资 者提供决策参考。
THANKS
感谢观看
统计学完整全套PPT课件
目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数统计方法 • 回归分析及其应用 • 时间序列分析与预测
01
统计学基本概念与原理
Chapter
统计学的定义及作用
统计学定义
统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数 据的科学，它使用数学方法对数据进行建模和预测 ，以揭示数据背后的规律和趋势。
游程检验
游程检验的基本原理
以上内容仅供参考，具体细节和扩展内 容需要根据实际需求和背景知识进行补 充和完善。
模型的参数估计
阐述非线性回归模型的参数估计方 法，如最小二乘法、极大似然法等 ，并探讨其计算过程和注意事项。
模型的检验与诊断
介绍非线性回归模型的检验方法， 如拟合优度检验、参数的显著性检 验等，以及模型的诊断方法，如残 差分析、异常值识别等。
方差
各数据与平均数之差的平方的 平均数
03
标准差
方差的平方根04四源自位数间距上四分位数与下四分位数之差
偏态与峰态分析
01
02
03
偏态系数
描述数据分布偏斜程度的 统计量
峰态系数
描述数据分布尖峭或扁平 程度的统计量
正态性检验
如Jarque-Bera检验等， 用于判断数据是否服从正 态分布
03
推论性统计方法
模型评估与优化
预测结果展示与应用
通过比较模型的预测结果与实际股票价格 的差异，评估模型的预测性能，并进行优 化和改进。
将模型的预测结果进行可视化展示，为投资 者提供决策参考。
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目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数统计方法 • 回归分析及其应用 • 时间序列分析与预测
01
统计学基本概念与原理
Chapter
统计学的定义及作用
统计学定义
统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数 据的科学，它使用数学方法对数据进行建模和预测 ，以揭示数据背后的规律和趋势。
游程检验
游程检验的基本原理
以上内容仅供参考，具体细节和扩展内 容需要根据实际需求和背景知识进行补 充和完善。
统计学课件PPT课件
直方图
用直条表示频数，用横轴表示 数据范围，纵轴表示频数。
箱线图
表示一组数据的中位数、四分 位数和异常值。
散点图
表示两个变量之间的关系。
折线图
表示时间序列数据随时间的变 化趋势。
04
概率与概方法
描述随机事件发生的可能性程度，通 常用P表示。
通过实验或经验数据计算随机事件的 概率。
表示数量、大小、距离等可以量化的 数据，如年龄、收入。
统计数据的收集方法
直接观察法
通过实地考察、观测等方式收集数据， 如市场调研人员现场观察消费者行为。
实验法
通过实验设计和实验操作获取数据， 如产品测试实验。
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据，如 民意调查。
行政记录法
通过政府部门或企业提供的记录获取 数据，如企业财务报表。
01
单总体参数假设检 验的概念
根据单一样本数据对总体参数进 行假设检验。
02
单总体参数假设检 验的方法
如t检验、Z检验、卡方检验等。
03
单总体参数假设检 验的应用场景
如检验单个样本的平均数、比例 等是否与已知的总体参数存在显 著差异。
两总体参数的假设检验
两总体参数假设检验的概念
根据两个样本数据对两个总体的参数进行假设检验。
04
常见概率分布及其应用
二项分布
适用于独立重复试验中成功次数的概率分布， 如抛硬币、抽奖等。
正态分布
适用于许多自然现象的概率分布，如人的身 高、考试分数等。
泊松分布
适用于单位时间内随机事件的次数概率分布， 如放射性衰变、网站访问量等。
指数分布
适用于描述时间间隔或寿命的概率分布，如 电子产品寿命、等待时间等。
用直条表示频数，用横轴表示 数据范围，纵轴表示频数。
箱线图
表示一组数据的中位数、四分 位数和异常值。
散点图
表示两个变量之间的关系。
折线图
表示时间序列数据随时间的变 化趋势。
04
概率与概方法
描述随机事件发生的可能性程度，通 常用P表示。
通过实验或经验数据计算随机事件的 概率。
表示数量、大小、距离等可以量化的 数据，如年龄、收入。
统计数据的收集方法
直接观察法
通过实地考察、观测等方式收集数据， 如市场调研人员现场观察消费者行为。
实验法
通过实验设计和实验操作获取数据， 如产品测试实验。
调查法
通过问卷、访谈等方式收集数据，如 民意调查。
行政记录法
通过政府部门或企业提供的记录获取 数据，如企业财务报表。
01
单总体参数假设检 验的概念
根据单一样本数据对总体参数进 行假设检验。
02
单总体参数假设检 验的方法
如t检验、Z检验、卡方检验等。
03
单总体参数假设检 验的应用场景
如检验单个样本的平均数、比例 等是否与已知的总体参数存在显 著差异。
两总体参数的假设检验
两总体参数假设检验的概念
根据两个样本数据对两个总体的参数进行假设检验。
04
常见概率分布及其应用
二项分布
适用于独立重复试验中成功次数的概率分布， 如抛硬币、抽奖等。
正态分布
适用于许多自然现象的概率分布，如人的身 高、考试分数等。
泊松分布
适用于单位时间内随机事件的次数概率分布， 如放射性衰变、网站访问量等。
指数分布
适用于描述时间间隔或寿命的概率分布，如 电子产品寿命、等待时间等。
统计学ppt课件
配对样本非参数检验
包括Wilcoxon符号秩次检验、McNemar检验等，用于比较同一组 样本在两个不同条件下的差异。
多元线性回归模型构建
1 2
多元线性回归模型基本概念 介绍自变量、因变量、误差项等概念，以及模型 的数学表达式。
多元线性回归模型的参数估计 通过最小二乘法等方法估计模型参数，得到回归 方程。
概率可以通过古典概型、几何概型、频率等方法进行计算。古典概型适用于等可能 事件，几何概型适用于连续型随机变量，而频率则是在大量重复试验中出现的相对 频率。
02 描述性统计方法
数值型数据描述
集中趋势度量
01
平均数、中位数、众数
离散程度度量
02
极差、四分位差、方差、标准差
偏态与峰态度量
03
偏度系数、峰度系数
统计学ppt课件
目录
• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数检验与多元统计分析 • 实验设计与抽样技术 • 数据可视化与报告撰写技巧
01 统计学基本概念 与原理
统计学定义及作用
统计学的定义
统计学是一门研究如何收集、整理、 分析、解释和呈现数据的科学。
统计学的作用
数据分布形态判断
正态性检验
直方图、QQ图、P-P图、Shapiro-Wilk检验等方 法
对称性检验
通过观察频数分布表或图形判断
峰度与偏度检验
通过计算峰度系数和偏度系数判断
03 推论性统计方法
参数估计原理及应用
点估计与区间估计
利用样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计两种方 法。
估计量的评价标准
3
多元线性回归模型的假设检验 对模型参数进行显著性检验，判断自变量对因变 量的影响是否显著。
包括Wilcoxon符号秩次检验、McNemar检验等，用于比较同一组 样本在两个不同条件下的差异。
多元线性回归模型构建
1 2
多元线性回归模型基本概念 介绍自变量、因变量、误差项等概念，以及模型 的数学表达式。
多元线性回归模型的参数估计 通过最小二乘法等方法估计模型参数，得到回归 方程。
概率可以通过古典概型、几何概型、频率等方法进行计算。古典概型适用于等可能 事件，几何概型适用于连续型随机变量，而频率则是在大量重复试验中出现的相对 频率。
02 描述性统计方法
数值型数据描述
集中趋势度量
01
平均数、中位数、众数
离散程度度量
02
极差、四分位差、方差、标准差
偏态与峰态度量
03
偏度系数、峰度系数
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• 统计学基本概念与原理 • 描述性统计方法 • 推论性统计方法 • 非参数检验与多元统计分析 • 实验设计与抽样技术 • 数据可视化与报告撰写技巧
01 统计学基本概念 与原理
统计学定义及作用
统计学的定义
统计学是一门研究如何收集、整理、 分析、解释和呈现数据的科学。
统计学的作用
数据分布形态判断
正态性检验
直方图、QQ图、P-P图、Shapiro-Wilk检验等方 法
对称性检验
通过观察频数分布表或图形判断
峰度与偏度检验
通过计算峰度系数和偏度系数判断
03 推论性统计方法
参数估计原理及应用
点估计与区间估计
利用样本数据对总体参数进行估计，包括点估计和区间估计两种方 法。
估计量的评价标准
3
多元线性回归模型的假设检验 对模型参数进行显著性检验，判断自变量对因变 量的影响是否显著。
李金昌《统计学》(最新版)精品课件 Excel在统计学中的应用
附表2－2
年份 货物进出口总额 2001 42183.6 2002 51378.2 2003 70483.5
单位：人民币亿元
2004 95539.1 2005 116921.8
出口总额
进口总额
22024.4
20159.2
26947.9
24430.3
36287.9
34195.6
49103.3
46435.8
Statistics
一、用Excel作数据的频率分布表 和直方图
• 利用Excel处理数据，可以建立频率分布表和条形图。 一般统计数据有两大类，即定性数据和定量数据。定 性数据用代码转化为定量数据后再处理，这里就不涉 及了，下面主要以定量数据为例来说明如何利用Excel 进行分组，并作频率分布表和直方图。
第 3步：选择“数据分析”选项，如果没有该功能则要 先 行 安 装。 “ 数 据分 析 ” 的具 体 安装方 法 ，选 择 “工具”下拉菜单中“加载宏”，在出现的选项中 选择“分析工具库”，并“确定”就可自动安装。 第4步：在分析工具中选择“直方图”，如附图1－2。
附图1－2
Statistics
第 5步：当出现“直方图”对话框时，在“输入区域” 方框内键入 A2:A41 或 $A$2 ： $A$41 （“ $” 符号起到 固定单元格坐标的作用，表示的是绝对地址）， 40 个数据已输入该区域内，如果是分组排列的，就应 选择整个分组区域。在“接收区域”方框内键入 C2 ： C9 或 $C$2 ： $C$9 ，所有数据分成 8 组（主要根据资 料的特点，决定组数、组距和组限），把各组的上 限输入该区域内。在“输出区域”方框内键入 E2 或 $E$2 ，也可重新建表在其他位置。对话框中，还选 择“累积百分率”、“图表输出”（如附图 1 － 3 ）。
年份 货物进出口总额 2001 42183.6 2002 51378.2 2003 70483.5
单位：人民币亿元
2004 95539.1 2005 116921.8
出口总额
进口总额
22024.4
20159.2
26947.9
24430.3
36287.9
34195.6
49103.3
46435.8
Statistics
一、用Excel作数据的频率分布表 和直方图
• 利用Excel处理数据，可以建立频率分布表和条形图。 一般统计数据有两大类，即定性数据和定量数据。定 性数据用代码转化为定量数据后再处理，这里就不涉 及了，下面主要以定量数据为例来说明如何利用Excel 进行分组，并作频率分布表和直方图。
第 3步：选择“数据分析”选项，如果没有该功能则要 先 行 安 装。 “ 数 据分 析 ” 的具 体 安装方 法 ，选 择 “工具”下拉菜单中“加载宏”，在出现的选项中 选择“分析工具库”，并“确定”就可自动安装。 第4步：在分析工具中选择“直方图”，如附图1－2。
附图1－2
Statistics
第 5步：当出现“直方图”对话框时，在“输入区域” 方框内键入 A2:A41 或 $A$2 ： $A$41 （“ $” 符号起到 固定单元格坐标的作用，表示的是绝对地址）， 40 个数据已输入该区域内，如果是分组排列的，就应 选择整个分组区域。在“接收区域”方框内键入 C2 ： C9 或 $C$2 ： $C$9 ，所有数据分成 8 组（主要根据资 料的特点，决定组数、组距和组限），把各组的上 限输入该区域内。在“输出区域”方框内键入 E2 或 $E$2 ，也可重新建表在其他位置。对话框中，还选 择“累积百分率”、“图表输出”（如附图 1 － 3 ）。
《统计学基础》PPT课件1
任务二 统计学研究对象和作用
本节的重点： 统计研究对象及其特点 统计的作用
本节的难点： 统计研究对象的特点
27
一、统计学的研究对象及其特点
（一）统计学的研究对象 社会经济统计学的研究对象，是社会经济现象
的总体的数量方面，即社会经济现象总体的数 量特征和数量关系。 就是通过特有的统计指标和统计指标体系来表 明社会经济现象的规模、水平、速度、比例和 效益等，揭示现象发展的本质规律。
概率论 （包括分布理论、大数定律
和中心极限定理等）
反映客观 现象的数
据
样本数据
描述统计
（统计数据的搜集、整
总体数据 理、显示和分析等）
推断统计
（利用样本信息和概率 论对总体的数量特征进
行估计和检验等）
总体内在的 数量规律性
统计学探索现象数量规律性的过程
理论统计与应用统计
理论统计
▪ 研究统计学的一般理论 ▪ 研究统计方法的数学原理
23
三、统计学与其他学科的关系
（三）统计学与数学的关系 数学是统计学的研究工具，统计研究要
运用大量的数学知识，研究理论统计学 的人需要较深的数学功底，使用统计方 法的人要具有良好的数学基础。统计学 与数学又有着本质的区别
24
三、统计学与其他学科的关系
（四）统计学与数理统计学的关系 一方面，统计学的产生先于数理统计学，从一
12
历史上各国对统计学的译法
法国: Statistique
意大利: Statistica
英国:
Statistics
日本:
政表、政算、国势、形势等
中国: ,,,,,,,,,,统计（钮永建、林卓南于1903译）
13
《统计学》完整ppt课件
秩和检验的应用场景
适用于等级资料或无法精确测量的数据，如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松，适用范围 广；缺点是当样本量较大时，检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系，判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析， 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库，如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化，包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法，通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法，通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异，判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的真值的置信区间，并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断这一假设是否合理，即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。
适用于等级资料或无法精确测量的数据，如医学 领域的疗效评价、心理学中的量表评分等。
3
秩和检验的优缺点
优点在于对数据分布的假设较为宽松，适用范围 广；缺点是当样本量较大时，检验效率可能降低 。
符号检验
符号检验的基本原理
通过比较样本数据的中位数或均值与某个参考值的大小关 系，判断总体分布是否存在显著差异。
推论性统计分析
介绍如何在Excel中进行推论性统计分析， 如假设检验、方差分析等。
Python编程实现统计分析案例展示
Python统计分析库介绍
数据处理与可视化
简要介绍Python中常用的统计分析库，如 NumPy、Pandas、SciPy等。
演示如何使用Python进行数据清洗、处理 及可视化，包括缺失值处理、异常值检测 等。
相关分析与回归分析
相关分析
研究两个或多个变量之间相关关系的统计分析方法，通过计算相关系数来衡量变量之间 的相关程度。
回归分析
研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计分析方法，通过建立回归模型来预测因 变量的取值。
04
CATALOGUE
非参数统计方法
卡方检验
卡方检验的基本原理
通过比较实际观测值与理论期望值之间的差异，判断两个或多个分 类变量之间是否存在显著关联。
03
CATALOGUE
推论性统计方法
参数估计方法
点估计
用样本统计量直接作为总体参数的估计值。
区间估计
根据样本统计量和抽样分布，构造一个包含总体参数的真值的置信区间，并给出该区间被总体参数真值覆盖的概 率。
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断这一假设是否合理，即判断总体参数与假设值是 否有显著差异。
2024版统计学完整(贾俊平)人大课件ppt课件
统计学完整(贾俊平)人大课件ppt课件•引言•数据收集与整理•描述性统计分析目录•概率论基础•推断性统计分析•方差分析与回归分析•时间序列分析与预测•统计决策与风险管理目录•总结与展望01引言统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学。
统计学的定义统计学的历史统计学的分支统计学的发展经历了古典统计学、近代统计学和现代统计学三个阶段。
统计学可以分为描述统计学和推断统计学两大分支。
030201统计学概述社会科学医学与健康工程与技术商业与经济统计学应用领域01020304在社会科学领域，统计学被广泛应用于调查研究、民意测验、市场分析等方面。
在医学和健康领域，统计学被用于临床试验、流行病学研究、健康风险评估等方面。
在工程和技术领域，统计学被用于质量控制、可靠性分析、信号处理等方面。
在商业和经济领域，统计学被用于市场分析、财务分析、经济预测等方面。
通过学习，学生应掌握统计学的基本概念和方法，包括数据收集、整理、描述和分析等方面的内容。
掌握统计学基本概念和方法具备数据处理和分析能力了解统计学的应用领域培养批判性思维学生应具备独立处理和分析数据的能力，能够运用适当的统计方法进行数据分析和解释。
学生应了解统计学的应用领域，能够运用所学知识解决实际问题。
学生应培养批判性思维，能够对统计结果进行合理的解释和评估。
学习目标与要求02数据收集与整理数据来源及类型数据来源包括原始数据和二手数据，原始数据是通过直接调查、实验或观察获得的数据；二手数据则是已经经过他人收集、整理和处理过的数据。
数据类型包括定性数据和定量数据，定性数据是描述性的、非数值的，如文字、图像等；定量数据则是可以用数值表示的，如年龄、收入等。
此外，还可以根据数据的测量尺度将其分为名义型数据、顺序型数据、间隔型数据和比率型数据。
调查法实验法观察法大数据收集数据收集方法通过问卷、访谈、电话调查等方式收集数据，可以获取大量的、详细的信息。
直接观察研究对象的行为、状态等，记录相关数据，适用于无法控制或干预的情况。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
例子（数据tv.txt)
• 业内人士和观众对于一些电视节目的观点 有什么样的关系呢？该数据是不同的人群 对30个电视节目所作的平均评分。
• 观众评分来自低学历(led)、高学历(hed)和 网络(net)调查三种,它们形成第一组变量；
• 而业内人士分评分来自包括演员和导演在 内的艺术家(arti)、发行(com)与业内各部门 主管(man)三种，形成第二组变量。人们对 这样两组变量之间的关系感到兴趣。
计算结果
• 对于众多的计算机输出挑出一些来介绍。下面表 格给出的是第一组变量相应于上面三个特征根的 三 (ca个no典ni型cal变c量oefVfi1c、ienVt2)和。V注3意的，系S数P，SS即把典第型一系组数变 量称为因变量(dependent variables)，而把第二 组称为协变量(covariates)；显然，这两组变量是 完全对称的。这种命名仅仅是为了叙述方便。
计算结果
• 第一个表为判断这两组变量相关性的若干检 验，包括Pillai迹检验，Hotelling-Lawley迹检 验，Wilks l检验和Roy的最大根检验；它们 都是有两个自由度的F检验。该表给出了每个 检验的F值，两个自由度和p值（均为0.000）。
计算结果
• 下面一个表给出了特征根(Eigenvalue)，特征根所占 的百分比(Pct)和累积百分比(Cum. Pct)和典型相关 系数(Canon Cor)及其平方(Sq. Cor)。看来，头两对 典 型 变 量 (V, W) 的 累 积 特 征 根 已 经 占 了 总 量 的 99.427%。它们的典型相关系数也都在0.95之上。
统计学
─从数据到结论
第十三章 典型相关分析
13.1两组变量的相关问题
• 我们知道如何衡量两个变量之间是 否相关的问题；这是一个简单的公 式就可以解决的问题(Pearson相关 系数、 Kendall’s t、 Spearman 秩 相关系数)。公式
• 如果我们有两组变量，如何能够表 明它们之间的关系呢？
• 之间的相关关系最大。这种相关关系是用典 型相关系数（canonical correlation coefficient） 来衡量的。
典型相关系数
• 这里所涉及的主要的数学工具还是 矩阵的特征值和特征向量问题。而 所得的特征值与V和W的典型相关 系数有直接联系。
• 由于特征值问题的特点，实际上找 到 W和2W的),…2是次，多之其组等中典等V，型1和变W量1最(V相1, 关W，1),而(VV22,
• 由于一组变量可以有无数种线性组合 （线性组合由相应的系数确定），因 此必须找到既有意义又可以确定的线 性组合。
• 典型相关分析(canonical correlation analysis)就是要找到这两组变量线性组 合的系数使得这两个由线性组合生成 的变量（和其他线性组合相比）之间 的相关系数最大。
例子结论
• 从关量和它这a，rt们两而i及的个Vm2典表主an型中要相系可和关数以l，e是看d而及一出Wn致，e2t主的V相1要。主关和要；c和Wom变1主相量要关h和；ed变这相 • 由历门 关人重观于经为，经众V济主这理1和效的和说(mW益网W明an1的1民V)所最观2发(所主n相点e行代要t关)相人观表代，关(众表的c这o；和m的低说而W)艺学明观由2术历V所点于1家主(相所lVe(要关代da2)和r及代，表tiW)以表的但及2也年的高远各学看远相轻部
可以看出，头一个典型变量V1相应于前 面第一个（也是最重要的）特征值，主 要代表高学历变量hed；而相应于前面 第二个（次要的）特征值的第二个典型 变量V2主要代表低学历变量led和部分的 网民变量net，但高学历变量在这里起负 面作用。
计算结果
• 类似地，也可以得到被称为协变量(covariate) 的标准化的第二组变量的相应于头三个特征 值得三个典型变量W1、W2和W2的系数： 。
寻找代表
• 如直接对这六个变量的相关进行两两 分析，很难得到关于这两组变量之间 关系的一个清楚的印象。
• 希望能够把多个变量与多个变量之间 的相关化为两个变量之间的相关。
• 现在的问题是为每一组变量选取一个 综合变量作为代表；
• 而一组变量最简单的综合形式就是该 组变量的线性组合。
13.2 典型相关分析
• 这些系数以两种方式给出；一种是没有标准化的 原始变量的线性组合的典型系数(raw canonical coefficient) ， 一 种 是 标 准 化 之 后 的 典 型 系 数 (standardized canonical coefficient)。标准化的典 型系数直观上对典型变量的构成给人以更加清楚 的印象。
典型相关系数
• 而W择3多且,…少V之1组, 间V典互2,型不V变3相,量…关(之V。,间W这及)样的而又问且出题W现了1,了。W实选2, 际上，只要选择特征值累积总贡献占 主要部ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ的那些即可。
• 软件还会输出一些检验结果；于是只 要选择显著的那些(V, W)。
• 对实际问题，还要看选取的(V, W)是否 有意义，是否能够说明问题才行。至 于得到(V, W)的计算，则很简单，下面 就tv.txt数据进行分析。数学原理？
• /DISCRIM ALL ALPHA(1)
不贡献如率V1）和。W1的相关那么显著（根据特征值的
SPSS的实现
• 对例tv.sav，首先打开例14.1的SPSS数据tv.sav， • 通过File－New－Syntax打开一个空白文件（默
认文件名为Syntax1.sps），再在其中键入下面命 令行：
• MANOVA led hed net WITH arti com man
典型变量
• 假么b型1,变定b，2量,两…问(组,cb题aq变n，o就量n和i在为c使alX于得v1a,X要新ri2a…的寻bl,综eX找)）p合和系变Y数1量,Ya（21,,…a亦2,…Y称q,a为，p 典那和
V a1X1 a2 X 2 ap X p
W b1Y1 b2Y2 bqYq