成分数据相关系数的计算方法

成分数据具有非常复杂的数学性质,很多传统的统计分析方法对其是失效的,因此,在研究中必须采用特殊处理和专门技术.着重讨论了成分数据相关系数的计算方法,由于普通数据的相关系数计算方法只适用于两组单变量数据,而传统的典型相关分析又鉴于成分数据的特殊性质而不能直接使用,故结合logratio变换和典型相关分析技术,提出了一种针对成分数据的相关系数计算方法,成功地解决了这一问题.     

典型相关分析在台风路径预报中的应用

在台风路径预报中,通常使用的统计方法都没有涉及自变量场与预报量场之间的整体相关关系.典型相关分析则是从两组变量的相关性着手,把原来较多的变量归结为少数几个典型变量,且通过研究这少数几个典型变量的典型相关系数,来揭示两组变量之间的整体相关关系. 我们用典型相关分析从因子场提取的典型变量,试作台风路径预报所用的资料如下: 台风的起始预报区域由下列四点组成:     

具有遗传性疾病和性状的遗传位点分析

为便于进行数据分析,首先将数据中的位点信息由原来字母编码方式转换为数值编码的方式,根据位点的编码信息和患病信息,采用Logistic回归的方法,找出某种疾病最有可能的一个或几个致病位点,同时采用显著性检验进一步对建立的模型进行检验,证明了建立结果的合理性。此外,通过主成分分析,从原有的300个主成分中取出了225个主成分尽可能多地反映原来基因变量的信息,再通过主成分Logistic回归分析找出与疾病最有可能相关的一个或几个基因。最后,采用典型相关分析找出与相关性状有关联的基因位点。     

复相关系数检验表的编制

在社会经济统计中,目前应用最多的数理统计方法除抽样理论外,就是回归分析了.在回归分析中列出回归方程后,还必须对回归效果进行显著性检验.一元线性回归可用相关系数r(或称单相关系数)值与相关系数(ra)检验表中的相应临界值,比较大小来判定其相关显著性程度.而多元线性回归,虽然同样也可仿照计算出其复相关系数R值,但由于没有复相关系数(Ra)检验表可供查找其临界值,因此无法直接衡量相关显著性程度.大大降低了复相关系数的使用价值.一般还是要通过方差分析来计算F统计量才能进行显著性检验.这样,不但手续麻烦,而且还要掌握方差分析,F检验…     

两个多重相关变量组的统计分析(1) (典型相关与典型冗余分析)

本文介绍两组相关变量间的典型相关与典型冗余分析的统计分析方法 ,以及在SAS软件包中如何实现 ,文中给出了一个典型的例子     

相关系数与相关性度量

研究了度量相关性的两个主要工具:线性相关系数和尾部相关系数.线性相关系数反映了变量间的线性相关性,这对于一般的椭圆型分布是合适的.但如果随机变量具有不对称的尾部变化特征时,要用尾部相关系数描述它们之间的相关性.通过相关函数C opu la,对沪深股市的尾部相关系数进行了定量分析.结果表明:沪深股市具有较强的相关性.     

基于DEA的典型相关分析在商业银行信用风险评估中的应用

基于DEA方法用综合输出变量与综合输入变量之比反映相对效率的思想,通过典型相关分析,在最大相关系数条件下,取得线性综合变量的指标权重,引入CCA/DEA分析方法,运用于商业银行的信用风险评估中.提出了综合财务指标T比率的概念,实现了对评估对象的充分评价与排序.     

因果关系模型的估计与检验(Ⅱ)

三、相关系数的分解 我们可以用四种效应来重新生成变量间的相关系数,或者说,把相关系数分解成四部分. 1.直接效应(D):用路径系数表示.例如在图2-1中,X1对Y1的直接效应由Py1x;给出. 2.间接效应(I):指的是一个独立变量通过直接地或间接地影响某一应变量的第三变量来影响该应变量的情况.例如在图2-1中,X1通过Y1给Y2以一个间接效应,其大小由两个路径系数之积Py1x1 Py2y1给出. 3.伪效应(S):指的是由于共同的起因对两个变量的相关系数产生的“效应”例如在图2-1中,变量Y1与Y2分享两个共同的起因X1和X2.这两个共同的起因对Y1和Y2的相关系数…     

两个多重相关变量组的统计分析(1)(典型相关与典型冗余分析)

本文介绍两组相关变量间的典型相关与典型冗余分析的统计分析方法，以及在SAS软件包中如何实现，文中给出了一个典型的例子。     

通过成对数据的统计分析发展学生的数据分析素养

必修课程安排了样本数据的直观表示方法、样本数据的统计特征(集中趋势参数、离散程度参数)的刻画方法,并根据样本数据的统计特征估计总体的相应特征.这些方法属于单变量统计问题,其核心思想是用样本估计总体.接下来以样本估计总体为核心思想,结合典型实例,利用成对样本数据的统计相关性研究两个变量之间的统计相关性,采用的方法是先直观...     

Asymptotic distributions in the projection pursuit based canonical correlation analysis

In this paper, associations between two sets of random variables based on the projection pursuit (PP) method are studied. The asymptotic normal distributions of estimators of the PP based canonical correlations and weighting vectors are derived.     

A Test of Multivariate Independence Based on a Single Factor Model

A test of the independence of two sets of variables is developed to have high power against a special family of dependence. In this each set of variables has the structure of a single factor model and the dependence is solely via the correlation γ between the underlying latent variables. This is a model with only one nonzero canonical correlation. It is shown that a test based on the maximum likelihood estimate of γ is appreciably more powerful than that based on r₁, the largest sample canonical correlation. If, however, the model is used, not just as a family of alternatives but as the basis for interpretation, and if substantial cross-correlation is present then the procedure is essentially equivalent to the use of r₁.     

多组变量典型相关分析SSQCOR准则的数值求解

本文研究多组变量相关分析SSQCOR.准则的数值方法.从KKT条件出发引入了Gauss-Seidel型方法,从SSQCOR出发引入了交替变量法.证明了前者是后者的非精确形式,都具有单调上升性.为了提高得到全局解的可能性,引入了初始点策略.用实际数据和模拟数据进行了数值试验以说明算法的有效性.     

股权结构对代理成本影响的实证分析

本文运用典型相关分析的方法对股权结构与代理成本各指标之间的关系进行了实证研究,实证研究表明从股权结构角度考虑,股权集中度与股权权衡度是影响代理成本的主要因素。     

Asymptotic distribution of the increase of the largest canonical correlation when one of the vectors is augmented

Let r₁ > r₂ > … be the sample canonical correlations in a sample of size n from a multivariate normal population partitioned into two subvectors with population canonical correlations ₁ > ₂ > …. Let one of the subvectors be augmented by adding one or more variables to it. For the increase in the largest canonical correlation, Δr in the sample and Δ in the population, it is shown that √n(Δr − Δ) → ^DN(0, σ²) and a formula for σ² is derived.     

居民消费的典型相关分析

本文介绍了典型相关的基本思想 ,对居民消费与税收等指标之间的相互关系作典型相关分析 ,并就其间的因素影响进行讨论。     

A test for additional information in canonical correlation analysis

Summary In canonical correlation analysis a hypothesis concerning the relevance of a subset of variables from each of the two given variable sets is formulated. The likelihood ratio statistic for the hypothesis and an asymptotic expansion for its null distribution are obtained. In discriminant analysis various alternative forms of a hypothesis concerning the relevance of a specified variable subset are also discussed.