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1、zf,1,第章典型相关分析,zf,2,现实中：如鸡蛋、猪肉的价格（作为第一组变量）和相应产品的销量（第二组变量）有相关关系。如投资性变量（劳力投入、财力投入、固定资产投资等）与国民收入（工农业收入、建筑业收入、等）具有相关关系。如何研究两组变量之间的相关关系？设两组变量用X1,X2.,XP以及Y1,Y2YP表示。（1）分别研究Xi和Yj之间的相关关系，列出相关系数表。其缺陷：当两组变量较多时，处理较烦琐，不易抓住问题的实质。（2）采用主成分分析的方法，每组变量分别提取主成分，再通过主成分之间的关系反映两组变量之间的关系。,zf,3,例：鸡蛋、猪肉的价格用X1和X2表示；鸡蛋、猪肉的销量用Y1和
2、Y2表示。构造第一组和第二组变量的线性组合：F1=a11X1+a12X2 Z1=a11Y1+a12Y2 满足F1和Z1的相关性最大化。典型相关分析,zf,4,、什么是典型相关分析？典型相关分析是研究两组变量之间相关关系的多元统计分析方法它借用主成分分析降维的思想，分别对两组变量提取主成分，且使两组变量提取的主成分之间的相关程度达到最大，而从同一组内部提取的各主成分之间互不相关，用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系,zf,5,典型相关关系研究两组变量之间整体的线性相关关系，它是将每一组变量作为一个整体来进行研究而不是分析每一组变量内部的各个变量所研究的两组变量可以
3、是一组为自变量，而另一组变量为因变量；两组变量也可以是同等的地位，但典型相关关系要求两组变量都至少是间隔尺度,zf,6,第9章定性数据的建模分析,zf,7,对定性变量间关系的描述可用交叉列联表。但交叉列联表存在以下缺陷：（1）不能充分分析多变量交互效应，不能有效分析多变量之间的关联。（2）在进行两个变量之间的关联分析时缺乏对其他变量影响的有效控制。（3）不能准确定量描述一个变量对另一个变量的作用幅度。如何避免以上缺陷，充分揭示出定性变量之间的复杂关系？,zf,8,（1）对数线性模型将概率取对数后分解处理：,zf,9,其优点是可以把方差分析和线性模型方法相结合，估计模型中各个参数，而这些参数值使各个变量的效应和变量间的交互作用效应得以数量化。（2）Logistic 模型 是将概率比取对数后，再进行参数化而获得。设因变量y为二值定性变量，用0和1表示两个不同状态，y=1的概率pP（y=1)是研究对象。若有多个因素影响y的取值，这些因素就是自变量，记为：x1,x2xk(既可以是定性变量也可以是定量变量）。Logistic 线性回归模型：,
