【典型相關分析】
<P align=center><STRONG><FONT size=5>【<FONT color=red>典型相關分析</FONT>】</FONT></STRONG></P> <P><STRONG>CanonicalCorrelationAnalysis</STRONG></P><P><STRONG></STRONG> </P>
<P><STRONG>【辭書名稱】教育大辭書</STRONG></P>
<P><STRONG></STRONG> </P>
<P><STRONG>典型相關分析是一種統計分析技術，也是一種屬於多變量統計(multivariatestatistics)的分析方法。</STRONG></P>
<P><STRONG></STRONG> </P>
<P><STRONG>典型相關分析的目的，主要是在分析一組由自變項所構成的線性組合與另一組由依變項所構成的線性組合，使兩組線性組合間的相關（以積差相關表示）變得最大的一種分析方法。</STRONG></P>
<P><STRONG></STRONG> </P>
<P><STRONG>典型相關分析與多元迴歸分析有點類似，後者是以分析一組自變項與一個依變項間的相關為主，而前者則是以分析一組自變項與另一組依變項間的相關為主。</STRONG></P>
<P><STRONG></STRONG> </P>
<P><STRONG>但前後者仍保留原有的變項；</STRONG></P>
<P><STRONG></STRONG> </P>
<P><STRONG>而前者則由原有一組變項，依其間之相關，產生新的變項，稱為典型變項。</STRONG></P>
<P><STRONG></STRONG> </P>
<P><STRONG>若以數學用語來表示，典型相關分析主要在求下列兩組特徵方程式(characteristicequations)的解：其中，表示由自變項所構成的相關係數矩陣，表示由依變項所構成的相關係數矩陣，與則表示自變項與依變項或依變項與自變項所構成的相關係數矩陣，表示單元矩陣。</STRONG></P>
<P><STRONG></STRONG> </P>
<P><STRONG>上述方程式的最大特徵值(eigenvalue)解的開根號（即ρ），即為典型相關係數(canonicalcorrelationcoefficient)，而其相對應的特徵向量即為典型加權值(canonicalweights)，又稱作「典型係數」(canonicalcoefficients)。</STRONG></P>
<P><STRONG></STRONG> </P>
<P><STRONG>此時，典型相關係數即表示兩組線性組合間最大的相關係數。</STRONG></P>
<P><STRONG></STRONG> </P>
<P><STRONG></STRONG> </P>轉自:http://edic.nict.gov.tw/cgi-bin/tudic/gsweb.cgi?o=ddictionary
頁:
[1]