※ 引述《[email protected] (乘风飞翔)》之铭言： > 哇 首先很感谢这位高手帮我解答 有比较清楚一点 > 看到有人回文解说 心里真感动! 感恩喔~~ :P > 我可以再问一下吗? 如下 >< 谢谢~~ > ※ 引述《[email protected] (老怪物)》之铭言： > : 典型相关是一组变数 X 与另一组变数 Y 分别做线性变换 > : 後求相关, 所取线性变换要使结果之相关系数最大, 因此 > : 不会有负值. 这和复相关类似,复相关是一组 X 变数做线 > : 性变换, 使结果与 Y 变数相关最大. > : 大概因两组变数分别具有同向特质, 因此其第一典型变数 > 你是说自变项X的三个层面相似 所以X的第一典型因素三个结构都是正 "具有同向特质" 不是 "三个层面相似" 喔! 是说 X1, X2, X3 有一成分与三个变数都是正相关, 也就 是三个变数对这个成分的贡献都是正的. 而就 Y1, Y2, Y3 而言, 其共同成分取负的方向, 只是典 型相关定义的结果. 也就是说: 如果把 Y1, Y2, Y3 的第 一个典型变数变号, 它和 Y1, Y2, Y3 三个变数的相关就 是正的. 但如此一来 Y 的这个典型变数与 X 的典型变数 相关系数就会与第一个典型相关系数差个负号. > 而应变项的Y三个层面也相似 所以Y的第一典型因素三个结构系数也都是负吗 > 那这样X的第一典型因素结构系数全正跟Y的第一典型因素结构系数全负 > 我们可以说X跟Y是负相关的关系吗?(就跟积差相关跑出来的类似) > 还是这样解释没意义 因为就算正负交错 在积差相关中一定不是正就是负相关 > 因为典型相关是看里面成份变项的影响 而积差是总个总和跑出一个正(负)相关? > 所以基本上就是没什麽好相提并论的吗? 我不知道解释成 "X跟Y是负相关" 有没有意义. 但如果以 复相关来看, 我们只会说 X1,...,Xk 与 Y 的复相关是多 少, 并不会说 "这些 X 娱数与 Y 的相关是正或负". 典型相关系数并不直接衡量 X1,...,Xp 与 Y1,...,Yq 之 间的相关, 而是典型变数间的相关. 它是 X1,..,Xp 与诸 Yj 的某个线性组合间的复相关,却不是与任何一个 Yj 的 复相关或偏相关或简单相关. > 较好的方法就是用积差相关先跑出一个所谓的正相关或负相关 > 再用典型相关来跑 以得到更有用的结果 比如X中哪一个贡献较大之类的? > (不过这跟用相关矩阵中每一个格子中相关系数绝对值大小来看 有什麽不同?) > 是差在典型相关有能够找出积差相关所做不到的线性组合吗? > (好像是废话 书上都说是线性组合了 = = ) > 也就是积差相关都是整体X跟整体Y 或是X中某变数跟Y某变数去跑相关系数 > 不像积差相关是用不同的权重将X中的变项组合起来以解释Y? > 我好像在自问自答 不过就是有点懂又不太懂 想知道到底典型相关跟积差相关 > 是差在哪 又有哪里是相同的? > (典型相关跑出来的系数会跟积差相关的系数有什麽关系吗?) 其实典型相关就是由积差相关来的, 只是它并不是你先建 构变数再去计算相关, 而是直接去搜寻 "两组变数如何组 何可以有最大相关". 把线性组合看成投影到某一方向,典 型相关就是 Xi's 及 Yj's 分别尝试所有可能的方向, 找 出 "最适配" 的方向後的相关. 打个比方, 男女两批人输 入配对系统找出最佳拍档, 我们恐怕不能说这一对最佳拍 档的适配程度就是原来那一群男性及一群女性的适配程度 吧? 何况典型相关做的还不只是从两堆变数各找一个出来 计算相关, 而是做最佳组合. 好像在上列配对系统中, 组 合所有男性的优点创出一个 "理想男性"; 又,组合所有女 性优点创出 "理想女性". 而这 "理想男性"/"理想女性" 又是互相搭配而创造出来的... > 但有的例子中那些正负号的组合 好像难以去说明 > 请问有没有可能因为是电脑跑的 所以研究者除了第一组有办法解释外 > 第二三组就比较难解释? 第二组以下, 就是除去前面已用过的成分以後的次要成分 计算结果. > 因为我看别人论文 都是把那些数字叙述一次 并没有解释很清楚 > : 的结构系数同号. 至於第二以後的典型变数, 要与第一典 > : 型变数正交. 因此在第一典型变数之结构系数同号条件下, > : 其结构系数有正有负. > : 已说明於前. > : 典型相关的典型变数就像主成分分析的主成分, 是原变数 > : 做正交变换的结果. 因此, 总变异数不变. 所以, 若没有 > : 舍去任何成分, "累计解释变异数比例" 当然是 100%; 而 > : 若取的成分数比原变数个数少, 除非有完全多重共线性, > : 否则该比例将低於 100%. > 假设X有4个变项 Y有5个变项 书上说典型因素的个数会是min(4,5) 也就是4个 > 这是一定的吗? 还是跟跑的时候设定有关? 会不会只有2个或是3个? > 因为我看有的论文跑典型相关 好像没有符合min(p,q)这一点? X 有4个变数, 所以最多只能取 4 个成分. 因此, 即使 Y 有更多变数, X 这边已没有东西可来与 Y 配对了! -- 嗨!  你好! 祝事事如意, 天天 happy! 统计专业版, 需要你的支持! :) 无名小站 telnet://wretch.twbbs.org Statistics (统计方法讨论区) 盈月与繁星 telnet://ms.twbbs.org Statistics (统计：让数字说话) 成大计中站 telnet://bbs.ncku.edu.tw Statistics (统计方法及学理讨论区) 交大资讯次世代 telnet://bs2.twbbs.org Statistics (统计与机率) ★本文未经本人同意请勿转载; 回覆请勿全文引用, 请仅留下直接涉及部分。 -- 夫兵者不祥之器物或恶之故有道者不处君子居则贵左用兵则贵右兵者不祥之器非君子 之器不得已而用之恬淡为上胜而不美而美之者是乐杀人夫乐杀人者则不可得志於天下 矣吉事尚左凶事尚右偏将军居左上将军居右言以丧礼处之杀人之众以哀悲泣之战胜以 丧礼处之道常无名朴虽小天下莫能臣侯王若能守之万物将自宾天地相合以降甘露民莫 之令而自均始制有名名亦既有夫亦将知止知止可以不殆譬道之在天140.116.52.117海