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     

两个多重相关变量组的统计分析(2)

本文介绍用最小二乘准则建立多对多线性回归模型 (MLR) ,以及建立主成分回归 (PCR) ,并通过例子比较之。     

两组变量间相关关系的统计分析方法

研究典型相关分析的原理、典型成分的计算方法及计算步骤.把两组变量X与Y转化为具有最大相关性的若干对典型成分,直到两组变量的相关性被分解.通过典型相关系数及其显著性检验.选择典型成分分析两组变量的相关性.实例表明只有第一个典型相关系数能通过显著性检验,而其它两个典型相关系数显著为零,故应选取第一对典型成分F1和G1做分析...     

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.     

两个多重相关变量组的统计分析(3)(偏最小二乘回归与PLS过程)

本文用PLS过程建立多因变量的偏最小二乘回归模型 ,并用具体例子对最小二乘回归(MLR)、主成分回归 (PCK)和偏最小二乘回归 (PLS)进行比较