对应分析和典型相关性分析的适用范围
3 若不恰当用了Ken一、相关分析与回归分析的联系 相关分析是回归分析的基础和前提，回归分析则是相关分析的深入和继续。相关分析需要依靠回归分析来表现变量之间数量相关的具体形式，而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。只有当变量之间存在高度相关时，进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。如果在没有对变量之间是否相关以及相关方向和程度做出正确判断之前，就进行回归分析，很容易造成“虚回归”，相关分析只研究变量之间相关的方向和程度，不能推断变量之间相互关系的具体形式，也无法从一个变量的变化来推测另一个变量的变化情况，在具体应用过程中，只有把相关分析和回归分析结合起来，才能达到研究和分析的目的。 二、相关分析与回归分析的区别 依．相关分析中涉及的变量不存在自变量和因变量的划分问题，变量之间的关系是对等的；而在回归分析中，则必须根显著性是判断总体的相关系数是否与0有显著异，因为你这是用样本计算的相关系数，所以有必要做显著性检验。据研究对象的性质和研究分析的目的，对变量进行自变量和因变量的划分。在回归分析中，变量之间的关系是不对等的。 贰．在相关分析中所有的变量都必须是随机变量；而在回归分析中，自变量是确定的，因变量才是随机的，即将自变量的给定值代入回归方程后，所得到的因变量的估计值不是确定的，而会表现出一定的随机波动性。 三．相关分析主要是通过一个指标即相关系数来反映变量之间相关程度的大小，由于变量之间是对等的，因此相关系数是确定的。而在回归分析中，对于互为因果的两个变量 ，则有可能存在多个回归方程dall 等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。则若不恰当使用，可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的，故用Pearson分析方法。对应分析和典型相关分析哪个简单
所谓显著性水平是指，做出显著结论时，可能发生错误的概率。当a=0.05时，表示判断错误的可能性不超过5%；当a=0.01时，表示判断错误的可能性不超过1%。由表意义:拟合优度越大,自变量对因变量的解释程度越高,自变量引起的变动占总变动的百分比高.观察点在回归直线附近越密集.3-6可见，当抽样数一定时，a愈小，要求的相关系数就愈大；当显著性水平一定时，抽样数愈小，要求的相关系数就愈大。下面举例说明表3-6的用法。典型相关分析简单。对应分析和典型相关分析相比，典型相关分析内容简单，易懂，因此典型相关分析简单，典型相关分析就是利用综合变量对之间的相关关系来反经过显著性检验后的方程即可用来外推一定抽水量下的降深或一定降深下的出水量，这时，我们所关心的问题是要知道预报的精度。严格说来，我们无法知道这个精度，但可以根据实测资料做出大概的估计。一般以实测值（Qi）与计算值（ ）的剩余标准来近似代表方程的外推预报精度，表示为映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法。
典型相关分析中的典型相关系数反映 典型相关系数的作用
典型相关分析中的典型相关系数反映 典型相关系数的作用
cca中的特征值
又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方分析是从观测变量的方入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的Kendall's tau-b等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格；变量。这个 还需要具体问题具体分析(Canonical Correlation Analysis，简称CCA)是最常用的挖掘数据关联关系的算法之一。CCA使用的方法是将的X和Y都用线性变换为1维的X'和Y'，然后再使用相关系数来看X'和Y'的相关性。将数据从变到1位，也可以理解为CCA是在进行降维，将高维数据降到1维，然后再用相关系数进行相关性的分析。
2当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用 Spearman 或 Kendall相关。知道典型相关系数和典型相关变量，怎么分析原数据之间的关系
执行完上面的作后，首先给出的是当前样本进行描述性统计的结果，如表7-3所示。可以看到样本容量都等于10，道琼斯工业平均指数和标准普尔指数的平均均值分别为7743.60和945.10，两者距显著。同时，两者的方距也很明显。建议先去查阅一下“相关系数”的解读方法，数据之间的关系有多种，比如相关关系，因果关系。相关系两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积相关系数，不满足积相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述.数是考察变量间相关关系的一种方法，通过相关系数，可以看出他们之间大概的关系。
（2）粮食产量与施肥量之间的关系相关分析法
显著性是判断相关系数是否显著相关分析法是一种统计学方法，主要用于水文地质勘探试验资料不足，但是地下水动态资料较多的地区，建立不同变量之间的相关关系，如抽水量与降深、岩溶管道流量与降水量等，求解地下水均衡要素。根据变量的数量可分为二元相关（两个变量）和多元相关（多个变量），按相关方程式的性质分为线性相关和非线性相关。在地下水数量评价中经常用到的是二元回归，下面以抽水量与降深之间的关系为例，讨论相关分析法的一般过程。
相关系数r是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。如果相关系数r=0，说明两个变量之间不存在线性相关关系。并不说明变量之间不存在其它相关关系，比如非线性相关关系。（一）确定相关曲线类型
根据抽水试验资料，将一系列抽水量（Qi，i=1，2，…，n）与降深（Si，i=1，2，…，n）点到Q-S坐标图上（如图3-11所示），根据散点的分布趋势，确定曲线类型。常见的曲线类型如表3-5所示。
表3-5 常见的抽水量（Q）-降深（S）曲线类型 图3-11 Q-S散点分布趋势图
（二）建立相关方程
建立相关方程，也就是确定表3-3中的待定系数（a，b）。一般可根据抽水实验获得的资料，采用最小二乘法计算a，b。
实际上表3-4中的各种曲线方程都可以通过坐标转换，化为Y=aX+b型的线性关系。下面以直线型为例说明求解待定系数和相关系数的方法。
设有n组抽水试验资料，记为（Qi，Si）i=1，2，…，n。在Q-S坐标系中呈直线分布，设其方程为
Q=aS+b （3-45）
则任一实测值（Qi，Si）与该直线的偏可以表示为
δi=Qi-（aSi+b） （3-46）
若所有实测点与该直线的偏的平方和（记为Δ）为最小，则所得的直线就是拟和直线。即要求：
因Qi和Si的数据已知，所以可视Δ为a和b的函数。要使函数取最小值，则令Δ对a和b的偏导数等于零即可。即
令 ， ， ， ，代入式（3-48）和式（3-49）则有：
联立式（3-50）和式（3-51）即可求出a和b：
相关系数（γ）可用下式求得：
相关系数反映的是两个变量之间关系的密切程度，0≤｜γ｜≤1。相关系数愈接近1，说明关系愈密切，方程的实用价值愈大；反之，相关系数愈接近0，说明联系愈，方程的实用价相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。相关性不等于因果性，也不是简单的个性化，相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面，相关性在不同的学科里面的定义也有很大的异。值愈小；当相关系数等于0时，说明两变量之间不存在联系。
表3-6 相关系数（γ）显著性检验表
注：此表摘自《概率论与数理统计》P244～245，朱玉仙、崔晓光，长春：东北师范大学出版社，1989。
如果抽样数为17组，则N-2=15，若｜γ｜≥0.482，可以说这个相关系数在a=0.05的水平上是显著的，但在a=0.01的水平上不显著，只有当｜γ｜≥0.606时，才可以说它在a=0.01的水平上是显著的。如果不满足显著性水平的要求，说明所求的相关方程的实用意义不大。
（四）预报误估计
剩余标准愈小，则外推预报的精度愈高。根据概率理论可知，任一观测值可能落在 之间的概率为68.3%；落在 之间的概率为95.4%；落在 之间的概率为99.7%。
由式（3-54）可见，要提高预报精度，一方面提高观测的精度；另一方面增加观测次数。
利用所建立的相关方程，外推求取一定抽水量下的降深或一定降深下的出水量。
相关分析法适用于水文地质资料缺乏，而地下水动态资料较多的地区。如有多年开采动态的老水源地的扩建评价、有多年岩溶管道流量与大气降水观测地区的地下水数量评价等，也可用于补给充足而需水量不大的供水评价。
相关分析主要通过一个指标来反映变量之间相关 的高低。
相关程度的判别主要看相关系依据相关现象之间的不同特征，其统计指标的名称有所不同。如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、复判定系数等。数大小，在0.3以上区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究的相关都不。相关系数r等于0，说明两个变量之间不存在相关关系。
定义:相关系数r等于0，说明两个变量之间不存在相关关系。这样说不对。
扩展资料：
典型相关系数是先对原来各组变量进行主成分分析，得到新的线性关系的综合指标，再通过综合指标之间的线性相关系数来研究原各组变量间相关关系。
需要指出的是，相关系数有一个明Kendall's相关系数显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种象。因为，当n较小时，相关系数的波动较大，对有些样本相关系数的易接近于1；当n较大时，相关系数的容易偏小。
特别是当n=2时，相关系数的总为1。因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究当的。
参考资料来源：
相关性分析有哪些方法
（五）适用条件问题一：用于分析相关性的数学方法有哪些 做散点图，拟合线图，回归分析，然后对散布的点做线性拟合，如果是非线性相关，可以做二阶，三阶甚至多阶拟合。线性相关的情况下，可以计算相关系数，通过相关系数来判定。
还可以使用以下选项：问题二：属性相关分析的方法有哪些 在机器学习、统计学、模糊逻辑和粗糙集等领域提出了许多属性相关分析的方法。属性相关分析的基本思想就是针对给定的数据集或概念，对相应属性进行计算已获得(描述属性相关性)的若干属性相关参量。
?? 均值和标准。为每个变量显示。还显示具有非缺失值的个案数。问题三：如何分析两组数据的相关性 0.014就是是sig值，小于0.05就是显著相关
问题四：如何用spss做相关性分析 偏相关
从菜单中选择：
分析
相关
偏相关...
选择两个或更多要为之计算偏相关的数值变量。
E 选择一个或多个数值控制变量。
?? 显著性检验。您可以选择双尾概率或单尾概率。如果预先已知关联的方向，请选
?? 显示实际显著性水平。缺省情况下，将显示每个相关系数的概率和自由度。如果
和零阶相关矩阵。
偏相关：选项
“偏相关性: 选项”对话框
统计量。可以选择以下方式中的一个或两个都选：
?? 零阶相关系数。显示所有变量（包括控制变量）之间简单相关的矩阵。
缺失值。您可以选择以下选项之一：
?? 按列表排除个案。将从所有计算中排除其任何变量（包括控制变量）具有缺失值
的个案。
?? 按对排除个案。对于偏相关所基于的零阶相关的计算，不使用其一对变量或其中一个
变量具有缺失值的个案。按对删除可以充分使用数据。但是，个案数可能随系数的
零阶相关计算中使用的最小个案数。
问题五：常用的数据分析方法有哪些 对比分析法 1、聚类分析（Cluster Analysis）
聚类分析指将物理或抽象对象的 分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。
相关分析（correlation ysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去地决定另一个的程度，这就是相关关系。
4、对应分析（Correspondence Analysis）
6、方分析(ANOVA/Analysis of Variance)
问题六：用EXCEL作的相关性分析数据,不知怎么分析? 5分 打开原始数据表格，制作本实例的原始数据需要满足两组或两组以上的数据，结果将给出其中任意两项的相关系数
2、选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后，出现属性设置框，依次选择
输入区域:选择数据区域，注意需要满足至少两组数据。如果有储据标志，注意同时勾选下方“标志位于行”；
分组方式:指示输入区域中的数据是按行还是按列考虑，请根据原数据格式选择； 输出区域可以选择本表、新工作表组或是新工作簿；
3、点击“确定”即可看到生成的报表。
问题七：kendall 和spearman三种相关分析方法的区别 在SPSS软件相关分析中,pearson(皮尔逊), kendall（肯德尔）和spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）三种相关分析方法有什么异同 两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积相关系数，不满足积相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述. Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。 Kendall's tau-b等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格； 计算积距pearson相关系数，连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布设的等间隔数据。 计算相关系数：当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知，或原始数据用等级表示时，宜用 spearman或kendall相关 Pearson 相关复选项 积相关计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析 Kendall 复选项 等级相关 计算分类变量间的秩相关，适用于合并等级资料 Spearman 复选项 等级相关计算斯皮尔曼相关，适用于连续等级资料 注： 1若非等间距测度的连续变量 因为分布不明-可用等级相关/也可用Pearson 相关，对于完全等级离散变量必用等级相关 2当资料不服从双变量正态分布或总体分布型未知或原始数据是用等级表示时,宜用 Spearman 或 Kendall相关。 3 若不恰当用了Kendall 等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。则若不恰当使用，可能得相关系数偏小或偏大结论而考察不到不同变量间存在的密切关系。对一般情况默认数据服从正态分布的，故用Pearson分析方法。 在SPSS里进入Correlate－》Bivariate，在变量下面Correlation Coefficients复选框组里有3个选项： Pearson Kendall's tau-b Spearman：Spearman spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）相关系数 斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之来进行计算的，所以又称为“等级数法” 斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。 Kendall's相关系数 肯德尔(Kendall)W系数又称和谐系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。适用这种方法的数据资料一般是采用等级评定的方法收集的，即让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物。等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序，最小的......>>
问题八：Pearson，Kendall和Spearman三种相关分析方法的异同 在SPSS软件相关分析中,pearson(皮尔逊), kendall（肯德尔）和spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）三种相关分析方法有什么异同
Spearman相关系数又称秩相关系数，是利用两变量的秩次大小作线性相关分析，对原始变量的分布不作要求，属于非参数统计方法，适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数，但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完用Spearman相关系数计算公式，但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。
计算积距pearson相关系数，连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数，适合于定序变量或不满足正态分布设的等间隔数据。
计算相关系数：当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知，或原始数据用等级表示时，宜用 spearman或kendall相关
Kendall 复选项 等级相关 计算分类变量间的秩相关，适用于合并等级资料
1若非等间距测度的连续变量 因为分布不明-可用等级相关/也可用Pearson 相关，对于完全等级离散变量必用等级相关
Pearson
Kendall's tau-b
Spearman：Spearman
spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）相关系数
斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之来进行计算的，所以又称为“等级数法”
斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积相关系数严格，只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料，或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料，不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何，都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。
问题九：怎么选择相关性分析模型 20分 选择相关性分析模型的方法：
两个随机变量的相关系数反映两个随机变量的什么关系
1、看数穿类型和因变量的个数，多个因变量的用路径分析和结构方程，一注：个因变量的。相互是设A，B是两，如果满足等式P(AB)=P(A)P(B)，则称A，B相互。
Pearson 相关复选项 积相关计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析随机变量表示随机试验各种结果的实值单值函数。随机不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即都能用数量化的方式表达。
注意事项：
1、如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量，被测定量的取值可能在某一范围内随机变化，具体取什么值在测定之前是无法确定的，但测定的结果是确定的，多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。
2、随机变量与模糊变量的不确定性的本质别在于，后者的测定结果仍具有不确定性，即模糊性。
3、由于引入随机变量是为了更好地研究随机现象，因此除了随机变量的定义要注意其实际意义外，更重要的是要有利于随机现象的研究。
相关分析反映变量间的依存关系
肯德尔(Kendall)W系数又称和谐系数，是表示多列等级变量相关程度的一种方法。适用这种方法的数据资料一般是采用等级评定的方法收集的，即让K个评委（被试）评定N件事物，或1个评委（被试）先后K次评定N件事物。等级评定法每个评价者对N件事物排出一个等级顺序，最小的......>>相关分析是反映两个变量间的依存关因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在学研究中，因子分为了研究两组变量的关系,如果在理论上能解释谁是自变量,谁是因变量,自然就做路径分析(用Lisrel或者Amos等软件,用SPSS应该不够科学)。 如果不能辨别两组变量谁是是自变量,谁是因变量,那再用回归就不恰当的,有一种多对多的相关可以使用,那就是典型相关Canonical correlation 在作两组变量 和 的典型相关分析之前,首先应检验两组变量是否相关。如果不相关,则讨论两组变量的典型相关就毫无意义。析常采用以主成分分析为基础的反覆法。系。
为了确定相关变量之间的关系，首先应该收集一些数据，这些数据应该是成对的。例如，每人的身高和体重。然后在直角坐标系上描述这些点，这一组点集称为“散点图”。
根据散点图，当自变量取某一值时，因变量对应为一概率分布，如果对于所有的自变量取值的概率分布都相同，则说明因变量和自变量是没有相关关系的。反之，如果，自变量的取值不同，因变量的分布也不同，则说明两者是存在相关关系的。
相关分析
标识显著性水平为0.01 的系数，而不显示自由度。此设置同时影响偏相关矩阵一般情况下相关系数的公式指的是基于最小二乘法的那个公式，其实还有person相关，积距相关分析，即最常用的参数相关分析，
kendall's相关，计算等级相关系数，用于反映分类变量一致性的指标，只能在两个变量均属于有序分类时使用，是由Gamma系数改进而来
Spearman相关系数，最常用的非参数相关分析（秩相关）。
一般的那个相关是指线性相关，相关系数为0，说明没有线性关系，但并不能说明没有曲线关系，曲线相关可以通过将变量进行转换后再算线性相关，也可以直接进行曲线拟合。
满将式（3-52）代入式（3-45）即可得到所求的0-1判定系数只是说明列入模型的所有解释变量对应变量的联合的影响程度,不说明模型中单个解释变量的影响程度.对时间序列数据,判定系数达到0.9以上是很平常的;但是,对截面数据而言,能够有0.5就不错了. 表征依变数Y的变异中有多少百分比,可由控制的自变数X来解释. 相关系数（coefficient of correlation）的平方即为决定系数。直线方程。意请采纳。