误差分析课件典型相关分析.ppt
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1、典型相关分析,典型相关分析,引言,典型相关分析着眼于识别和量化随机变量之间的相关性,它是两组随机变量之间的相关性在两组变量之下的推广 两个随机变量X和Y的相关性可用相关系数来度量该式可以了解每对变量i和j之间的相关性,但不能全面反映两组变量间的整体相关性,尤其当维数较大时,不利于实际问题的全面分析和解决,引言,分别构造各组变量的适当线形组合,将两组变量的相关性转化为两个变量的相关性来考虑具体说,设,p,和,q,令a1a2app Vb1b2bqq确定向量a=(a1,a2,.ap)T与b=(b1,b2,.bp)T,使,最大可能地提取,p和,q之间的相关性,即达到最大,称(,)为一对典型变量,引言,
2、如一对典型变量不足以提取所给的两组变量的相关性,就需要考虑第二对,第三对等等,并使各对典型相关变量所提取的相关性不重叠这样我们就将两组变量间的相关性凝结为少数几对典型变量间的相关性,通过对相关性较大的少数几对典型变量的研究来了解原来的两组变量相关性,从而容易抓住问题的本质,总体的典型变量和典型相关,设有两组随机变量 ,的协方差矩阵为,总体的典型变量和典型相关,考虑和的线形组合,则和的相关系数为,总体的典型变量和典型相关,典型相关分析即确定和,使得达到最大对和加以适当的约束以简化目标函数的表达式,使有简单表示的约束条件为,于是,典型相关分析的第一步是在上式的约束条件下,求a和b,使得达到最大,如
3、此确定的(,)称为和的第一对典型变量,而相应的相关系数称为第一典型相关系数,总体的典型变量和典型相关,如果(1,2)还足以反映和的相关性,可进一步构造第二对线形组合,为了使(,)反映的和的相关性与(,)的不重叠,要求(,)与(,)不相关,即,总体的典型变量和典型相关,如果前K-1对典型变量不足以反映X和Y的相关性信息,构造第K对线性组合,约束条件:,使得,达到最大,称为和的第k对典型变量,称为和的第k对典型相关系数,样本的典型变量与典型相关,在实际问题中,(,)的协方差矩阵(或是相关系数矩阵)一般是未知的,我们所具有的资料通常是关于和的组观测数据,观测数据的样本协方差矩阵,作为,估计,其中:,
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