多元统计分析复习

的结果，因为求出A的特征根和特征向量后很容易写出其对应的因子载荷阵。由于AB具有相同的非零特征根，而这些特征根又正是各个公因子的方差，因此可以用相同的因子轴同时表示变量点和样品点，即把变量点和样品点一起考虑进行分类。

对应分析的步骤：由原始资料阵X出发，计算规格化概率矩阵P;2计算过渡阵Z;3R型因子分析（1）计算协差阵A的特征根，按其累计百分比>=85%,取前m个特征根，并计算相应的单位特征向量，从而得到因子荷载阵（2）在两两因子轴平面上作变量点图。Q型分析：（1）对上述所求的m个特征根，计算对应于B的单位特征向量，从而得到Q型分析的因子载荷阵（2）在与R型相应的因子平面上作样品点图 典型相关分析的基本思想：首先在每组变量中找出变量的线性组合，使其具有最大的相关性，然后再在每组变量中找出第二队线性组合，使其分别对第一对线性组合不相关，而对第二对本身具有最大的相关性，如此继续下去，直到两组变量之间的相关性被提完为止。

步骤：第一步计算相关系数阵；第二步求典型相关系数及典型变量；第三步典型相关系数的显著性检验；第四步结果分析