典型相关分析(Canonical Analysis)：

genechip

第八章典型相关分析(Canonical Analysis)：
典型相关分析简介
假设有两组变数，一组为p 个变数，另一组为q 个变数，欲研究这两组变数之间
的相关性。
若这两组分别只有一个变数时，则其相关称为简单(线性)相关(又称做皮尔
森相关，Pearson Correlation)。
若其中一组只有一个变数，另一组有很多变数，则此两组的相关称为复相关
(multiple Correlation)， 可以利用复回归分析来计算这个系数。
如果这两组变数都是一个变数以上的，那量测这两组变数间的相关称为典型
相关(Canonical Correlation)，指为本章节将介绍的主轴。例如
1.
教育研究者想了解3 个学术能力指标与5 个在校成绩表现之间的相关性。
2.
社会学家想研究2 个先前访问而得的个人社会地位指标与后继测量的4 个不
同社会地位指标之前的关系。
上述这两种情形，研究者所感兴趣的都是两组变数之间的关系。
典型相关分析的基本概念
最直觉的想法： x 组有p 个变数， y 组有q 个变数，则分别对这两组变数各做线
性组合后，再计算此两加权和的简单相关系数，然后以这个简单相关系数当做这
两组变数之间相关性的衡量指标。
(白话的讲， x 组有p 个变数， y 组有q 个变数，这种状况我们不会算，我们只会
算x 组有1 个变数， y 组有1 个变数这种情形，也就是简单相关系数。因此，如
果可以把x 组的p 个变数组合成一个， y 组的q 个变数也组合成一个，那我们就

northsnow

学习了，谢谢。

化蛹

学习学习哈，谢谢啦

边骑边拍

就什么呢？

ncuskliliping

怎么感觉文字排版有些乱啊？？？

pingzhg

好像没有说完呀，怎么不继续了？这样如何让大家学习呢？