標本データセットの正準相関分析を行います。

データセットcarbigには,1970 ~ 1982年406台のの自動車に関する測定値が含まれています。

标本データを読み込み。

负载carbig；data =[排量马力重量加速度MPG];

排気量,馬力,および重量の観測値の行列としてXを定義し,加速度とMPGの観測値の行列としてYを定義します。データが不足している行は省略します。

isnan = sum(isnan(data)，2) > 0;X =数据(~ nan, 1:3);Y =数据(~ nan, 4:5);

標本の正準相関を計算します。

[A, B, r, U, V] = canoncorr (X, Y);

Xの正準変数を構成する排気量,馬力,および重量の線形結合を判定するため,一个の出力を表示します。

一个

一个=3×20.0025 0.0048 0.0202 0.0409 -0.0000 -0.0027

(3,1)は非常に小さいため,-0.000と表示されています。(3,1)のみ表示します。

(3,1)

ans = -2.4737 e-05

Xの最初の正準変数は,u1 = 0.0025*耗散+ 0.0202*HP - 0.000025*Wgtです。

Xの2番目の正準変数は,u2 = 0.0048*耗散+ 0.0409*HP - 0.0027*Wgtです。

Yの正準変数を構成する加速度とMPGの線形結合を判定するため,Bの出力を表示します。

B

B =2×20.1666 -0.3637 -0.0916 0.1078

Yの最初の正準変数は,v1 =- - - - - -0.1666 * Accel - 0.0916 * MPGです。

Yの2番目の正準変数は,v2 = -0.3637 *Accel + 0.1078*MPGです。

XとYの正準変数のスコアを相互にプロットします。

t = tiledlayout (2, 2);标题(t)“X的标准分数vs Y的标准分数”)包含(t)' X的典型变量') ylabel (t)“Y的典型变量”) t.TileSpacing =“紧凑”；nexttile情节(U (: 1), V (: 1),“。”）Xlabel（'U1'）ylabel（“v1”) nexttile情节(U (:, 2), V (: 1),“。”）Xlabel（'U2'）ylabel（“v1”) nexttile情节(U (: 1), V (:, 2),“。”）Xlabel（'U1'）ylabel（“v2”) nexttile情节(U (:, 2), V (:, 2),“。”）Xlabel（'U2'）ylabel（“v2”）

正準変数のペア $$｛u_{我}，v_{我}｝$$は他のすべてのペアとは異なり,最も強い相関から最も弱い相関へと順番に並んでいます。

変数u1とv1の相関係数を返します。

r (1)

ans = 0.8782