R语言:cancor()函数中文帮助文档(中英文对照)

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cancor(stats)
cancor()所属R语言包：stats

                                        Canonical Correlations
                                         典型相关

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Compute the canonical correlations between two data matrices.
计算两个数据矩阵之间的典型相关。


用法----------Usage----------


cancor(x, y, xcenter = TRUE, ycenter = TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：x
numeric matrix (n * p1), containing the x coordinates.
数字矩阵（n * p1），包含x坐标。


参数：y
numeric matrix (n * p2), containing the y coordinates.
数字矩阵（n * p2），含有Y坐标。


参数：xcenter
logical or numeric vector of length p1, describing any centering to be done on the x values before the analysis.  If TRUE (default), subtract the column means. If FALSE, do not adjust the columns.  Otherwise, a vector of values to be subtracted from the columns.  
逻辑或数字长度的向量p1，描述任何围绕之前分析的x值。如果TRUE（默认），减列的手段。如果FALSE，不调整列。否则，值的向量要减去从列。


参数：ycenter
analogous to xcenter, but for the y values.
类似于xcenter，但对于y值。


Details

详情----------Details----------

The canonical correlation analysis seeks linear combinations of the y variables which are well explained by linear combinations of the x variables. The relationship is symmetric as "well explained" is measured by correlations.
典型相关分析，旨在yx变量的线性组合解释变量的线性组合。这种关系是对称的，为“很好地解释”是由相关测量。


值----------Value----------

A list containing the following components:
一个列表，包含以下组件：


参数：cor
correlations.
相关性。


参数：xcoef
estimated coefficients for the x variables.
为x变量的估计系数。


参数：ycoef
estimated coefficients for the y variables.
为y变量的估计系数。


参数：xcenter
the values used to adjust the x variables.
用于调整x变量的值。


参数：ycenter
the values used to adjust the x variables.
用于调整x变量的值。


参考文献----------References----------

The New S Language. Wadsworth & Brooks/Cole.
Relations between two sets of variables. Biometrika, 28, 321–327.
Multivariate Observations. New York: Wiley, p. 506f.

参见----------See Also----------

qr, svd.
qr，svd。


举例----------Examples----------


pop <- LifeCycleSavings[, 2:3]
oec <- LifeCycleSavings[, -(2:3)]
cancor(pop, oec)

x <- matrix(rnorm(150), 50, 3)
y <- matrix(rnorm(250), 50, 5)
(cxy <- cancor(x, y))
all(abs(cor(x %*% cxy$xcoef,
            y %*% cxy$ycoef)[,1:3] - diag(cxy $ cor)) < 1e-15)
all(abs(cor(x %*% cxy$xcoef) - diag(3)) < 1e-15)
all(abs(cor(y %*% cxy$ycoef) - diag(5)) < 1e-15)

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