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1、典型相關(guān)程序：proc cancorr data=work.xing vprefix=u wprefix=v;var x1-x2;with y1-y2;run;結(jié)果：(典型相關(guān)系數(shù)及檢驗(yàn))Canonical Correlation AnalysisAdjusted ApproximateSquaredCanonicalCanonicalStandardCanonicalCorrelation CorrelationErrorCorrelation0.7885080.7746980.0772110.6217450.053740.0.2035350.002888此結(jié)果可知，第 對(duì)典型變量之間的典型

2、相關(guān)系數(shù)為0.788508，它比0.053740大，說(shuō)明正確。12Eigenvalues of Inv(E)*H=CanRsq/(1-CanRsq)Eigenvalue Difference ProportionCumulative1.64371.64080.99820.99820.00290.00181.0000下面為用似然比法檢驗(yàn)典型相關(guān)系數(shù)與0的差別是否顯著。Test of H0: The canonical correlations in the current row and all that follow are zeroLikelihoodRatioApproximateF Va

3、lueNum DFDen DFPr F10.377162886.604420.000320.997112040.061220.8031由于0.00030.05，所以說(shuō)明第二對(duì)典型相 關(guān)系數(shù)不顯著。所以只取一對(duì)典型變量。The CANCORR Procedure（原始的典型系數(shù)）Canonical Correlation AnalysisRaw Canonical Coefficients for the VAR Variablesu1u2X1X10.0565661954-0.139971093X2X20.07073683130.1869496027Raw Canonical Coefficie

4、nts for the WITH Variablesv1v2y1y10.0502425983-0.176147939y2y20.08022239880.2620835635用原指標(biāo)來(lái)線性表達(dá)第一對(duì)典型變量的系數(shù)：U1=0.0565661954x1+0.0707368313x2V1=0.0502425983 y1+0.0802223988y2Canonical Correlation Analysis（標(biāo)準(zhǔn)化的典型系數(shù)）Standardized Canonical Coefficients for the VAR Variablesu1u2X1X10.5522-1.3664X2X20.52151

5、.3784Standardized Canonical Coefficients for the WITH Vriablesv1v2y1y10.5044-1.7686y2y20.53831.7586用標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)來(lái)線性表達(dá)第一對(duì)典型變量的系數(shù)，即：U1=0.5522x1+ 0.5215x2V1=0.5044y1+0.5383y2第一典型變量在x1和x2上的系數(shù)幾乎一樣大。同理。The CANCORR Procedure（典型結(jié)構(gòu)）Canonical StructureCorrelations Between the VAR Variables and Their Canonical Variab

6、lesu1u2X1X10.9353-0.3539X2 X2 0.92720.3747X1在典型變量u1上的系數(shù)和它跟典型變量u1的相關(guān)系數(shù)符號(hào)相同，都是正的。所以x1 對(duì)u1有正的影響。同理x2對(duì)u1也有正的影響。 TOC o 1-5 h z Correlations Between the WITH Variables and Their Canonical Variables v1v2y1y10.9562-0.2927y2y20.96160.2743Correlations Between the VAR Variables and the Canonical Variables of the WITH Variables v1v2X1X10.7375-0.0190X2X20.73110.0201Correlations Between the WI

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