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【spss典型相關(guān)分析】數(shù)學(xué)建模__SPSS_典型相關(guān)分析
2017-04-30
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【spss典型相關(guān)分析】數(shù)學(xué)建模__SPSS_典型相關(guān)分析

典型相關(guān)分析

在對經(jīng)濟問題的研究和管理研究中，不僅經(jīng)常需要考察兩個變量之間的相關(guān)程度，而且還經(jīng)常需要考察多個變量與多個變量之間即兩組變量之間的相關(guān)性。典型相關(guān)分析就是測度兩組變量之間相關(guān)程度的一種多元統(tǒng)計方法。

典型相關(guān)分析計算步驟

（一）根據(jù)分析目的建立原始矩陣 原始數(shù)據(jù)矩陣

?x11?x21

?

????xn1

x12x2xn2

?x1p?x2p?

?xnp

y11y21yn1

y12y22yn2

y1q??y2q??

??

?

?ynq???

（二）對原始數(shù)據(jù)進行標準化變化并計算相關(guān)系數(shù)矩陣

?R11

R = ?

?R21R12?

R22??

?為第一組變量其中R11，R22分別為第一組變量和第二組變量的相關(guān)系數(shù)陣，R12= R21

和第二組變量的相關(guān)系數(shù)

（三）求典型相關(guān)系數(shù)和典型變量

?1?1?1?1

計算矩陣A?R11R12R22R21以及矩陣B?R22R21R11R12的特征值和特征向量，分

別得典型相關(guān)系數(shù)和典型變量。

（四）檢驗各典型相關(guān)系數(shù)的顯著性

第五節(jié) 利用SPSS進行典型相關(guān)分析

第一步，錄入原始數(shù)據(jù)，如下表：X1 X2 X3 X4 X5 分別代表多孩率、綜合節(jié)育率、初中及以上受教育程度的人口比例、人均國民收入和城鎮(zhèn)人口比例。

第二步，調(diào)用CANCORR程序。

1、點擊“Files→New→Syntax”打開如下對話框。

2、輸入調(diào)用命令程序及定義典型相關(guān)分析變量組的命令。如圖

輸入時要注意“Canonical correlation.sps”程序所在的根目錄，注意變量組的格式和空格。

第三步，執(zhí)行程序。用光標選擇這些命令，使其圖黑，再點擊運行鍵有典型相關(guān)分析結(jié)果。 ，即可得到所

輸出結(jié)果

1

輸出結(jié)果

2

主要結(jié)果的解釋：

第一組變量相關(guān)系數(shù)

Correlations for Set-1

X1 X2

X1 1.0000 -.7610

X2 -.7610 1.0000

第二組變量相關(guān)系數(shù)

Correlations for Set-2

X3 X4 X5

X3 1.0000 .7712 .8488

X4 .7712 1.0000 .8777

X5 .8488 .8777 1.0000

第一組與第二組變量之間的相關(guān)系數(shù)

Correlations Between Set-1 and Set-2 X3 X4 X5

X1 -.5418 -.4528 -.4534

X2 .2929 .2528 .2447

典型相關(guān)系數(shù)

Canonical Correlations

1 .578

2 .025

維度遞減檢驗結(jié)果(降維檢驗)

Test that remaining correlations are zero: Wilk's Chi-SQ DF Sig. 1 .666 10.584 6.000 .102 2 .999 .017 2.000 .992

標準化典型系數(shù)—第一組

Standardized Canonical Coefficients for Set-1 1 2

X1 -1.319 .797

X2 -.486 1.463

粗系數(shù)—第一組（沒有標準化的，作者注） Raw Canonical Coefficients for Set-1 1 2

X1 -.131 .079

X2 -.091 .275

_

標準化典型系數(shù)—第二組

Standardized Canonical Coefficients for Set-2

1 2

X3 .997 -.261

X4 .292 2.075

X5 -.274 -1.743

粗系數(shù)—第二組（沒有標準化的，作者注）

Raw Canonical Coefficients for Set-2

1 2

X3 .086 -.023

X4 .000 .002

X5 -.017 -.107

典型負載系數(shù)（結(jié)構(gòu)相關(guān)系數(shù)：典型變量與原始變量之間的相關(guān)系數(shù)）第一組 Canonical Loadings for Set-1

1 2

X1 -.949 -.316

X2 .517 .856

交叉負載系數(shù)（某一組中的典型變量與另外一組的原始變量之間的相關(guān)系數(shù)）—第一組原始變量

Cross Loadings for Set-1

1 2

X1 -.548 -.008

X2 .299 .022

典型負載系數(shù)（結(jié)構(gòu)相關(guān)系數(shù)：典型變量與原始變量之間的相關(guān)系數(shù)）第二組 Canonical Loadings for Set-2

1 2

X3 .990 -.140

X4 .821 .344

X5 .829 -.143

交叉負載系數(shù)（某一組中的典型變量與另外一組的原始變量之間的相關(guān)系數(shù)）—第二組原始變量

Cross Loadings for Set-2

1 2

X3 .572 -.004

X4 .474 .009

X5 .479 -.004

Redundancy Analysis:（冗余分析）

（第一組原始變量總方差中由本組變式代表的比例）

Proportion of Variance of Set-1 Explained by Its Own Can. Var. Prop Var

CV1-1 .584

CV1-2 .416

（第一組原始變量總方差中由第二組的變式所解釋的比例）

Proportion of Variance of Set-1 Explained by Opposite Can.Var. Prop Var

CV2-1 .195

CV2-2 .000

（第二組原始變量總方差中由本組變式代表的比例）

Proportion of Variance of Set-2 Explained by Its Own Can. Var. Prop Var

CV2-1 .780

CV2-2 .053

（第二組原始變量總方差中由第一組的變式所解釋的比例）

Proportion of Variance of Set-2 Explained by Opposite Can. Var. Prop Var

CV1-1 .261

CV1-2 .000

------ END MATRIX -----

另外，在數(shù)據(jù)表中還輸出了以下結(jié)果：

s1_cv001：第一組的第一個典型變量；

s2_cv001：第二組的第一個典型變量；

s1_cv002：第一組的第二個典型變量；

s2_cv002：第二組的第二個典型變量；


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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務(wù)器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }