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典型相关分析例题结果

第一篇：典型相关分析例题结果RunMATRIXprocedure:CorrelationsforSet-1long1width1long11.0000.7346width1.73461.0000CorrelationsforSet-2两组变量内部各自的相关阵long2width2long21.0000.8393width2.83931.0000CorrelationsBetweenSet-1andSet-2long2width2long1.7108.7040width1.6932.7086两组变量间各变量的两两相关阵，可见兄弟的头型指标间确实存在相关性，提取出综合指标来代表这种相关性。CanonicalCorrelations1.7892.054第一典型相关系数为0.789。Testthatremainingcorrelationsarezero:Wilk'sChi-SQDFSig.1.37720.9644.000.0002.997.0621.000.803各典型相关系数的检验。StandardizedCanonicalCoefficientsforSet-1long1-.552-1.366width1-.5221.378RawCanonicalCoefficientsforSet-1long1-.057-.140width1-.071.187上面两个表为各典型变量与变量组1中各变量间标化与未标化的系数列表，由此可写出典型变量的转化公式为(标化的)：L10.552long10.522width1,L21.366long11.378width1StandardizedCanonicalCoefficientsforSet-2long2-.504-1.769width2-.5381.759RawCanonicalCoefficientsforSet-2long2-.050-.176width2-.080.262上面两个表为各典型变量与变量组2中各变量间标化与未标化的系数列表，同上可写出典型变量的转化公式为(标化的)：M10.504long20.538width2,M21.769long21.759width2CanonicalLoadingsforSet-1long1-.935-.354width1-.927.375CrossLoadingsforSet-1long1-.737-.019width1-.731.020上表为第一变量组中各变量分别与自身、相对的典型变量的相关系数，可见它们主要和第一对典型变量的关系比较密切。CanonicalLoadingsforSet-2long2-.956-.293width2-.962.274CrossLoadingsforSet-2long2-.754-.016width2-.758.015上表为第二变量组中各变量分别与自身、相对的典型变量的相关系数，结论与前相同。下面是冗余度(Redundancy)分析结果，它列出各典型变量相关系数所能解释原变量变异的比例，可以用来辅助判断需要保留多少个典型相关系数。RedundancyAnalysis:ProportionofVarianceofSet-1ExplainedbyItsOwnCan.Var.PropVarCV1-1.867CV1-2.133是第一组变量的变异可被自身的典型变量所解释的比例。第一典型变量解释了总变异的86.7％。ProportionofVarianceofSet-1ExplainedbyOppositeCan.Var.PropVarCV2-1.539CV2-2.000第一组变量的变异能被它们相对的典型变量所解释的比例。ProportionofVarianceofSet-2ExplainedbyItsOwnCan.Var.PropVarCV2-1.920CV2-2.080是第二组变量的变异可被自身的典型变量所解释的比例。ProportionofVarianceofSet-2ExplainedbyOppositeCan.Var.PropVarCV1-1.572CV1-2.000第二组变量的变异能被它们相对的典型变量所解释的比例。综合上述冗余度分析结果，只需保留第一对典型变量。第二篇：库仑定律典型例题分析典型例题分析【例1】如图1所示，真空中有三个同种点电荷Q1、Q2和Q3，它们固定在一－12条直线上，电荷量均为Q=4.0×10C，求Q2所受的静电力的大小和方向。【解析】对Q2受力分析如图2所示，Q2所受的静电力为Q3和Q1对Q2的作用力的合力。Q1对Q2的作用力：F12kQ1Q2r12kQr1Q3对Q2的作用力：F32kQ3Q2r2kQr2图∴FF12F32kQ