当前位置：网站首页 » 观点 » 内容详情

典型相关分析权威发布_典型事例高中综评(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

典型相关分析

研究生论文数据分析方法全解析𐟓Š 论文数据分析方法大揭秘来啦！𐟓ˆ 一、回归分析 𐟓ˆ 回归分析主要有以下几种类型：一元线性回归分析：只有一个自变量x与因变量y有关，x与y都必须是连续型变量，且y或其残差必须服从正态分布。多元线性回归分析：分析多个自变量与因变量y的关系，x与y都必须是连续型变量，且y或其残差必须服从正态分布。 Logistic回归分析：适用于因变量是离散的情况，对因变量的分布没有要求。其他回归方法：包括非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。二、方差分析 𐟓Š 方差分析通过研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，确定可控因素对研究结果的影响力。各研究来源必须是相互独立，且各总方差相等。单因素方差分析：研究中只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。多因素有交互方差分析：有两个或者两个以上的因素对因变量产生影响，同时考虑多个因素之间的关系。多因素无交互方差分析：分析多个因素与因变量的关系，但各因素之间没有影响关系或忽略影响关系。三、相关分析 𐟓ˆ 相关分析是研究两个或两个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法。单相关：是指两个变量之间的相关关系。如产品产量与单位产品成本之间的关系等。复相关：是指一个变量与另外两个或两个以上变量之间的相关关系。偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，两个随机变量在排除了其余部分或全部随机变量影响情形下，称为偏相关。四、因子分析 𐟓Š 因子分析的主要目的是描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的，但又无法直接测量到的隐性变量。并估计隐形变量对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性。与主成分分析比较：相同之处在于都能够起到理多个原始变量内在结构关系的作用；不同之处在于主成分分析重在综合原始变量的信息，而因子分析重在解释原始变量间的关系，是比主成分分析更深入的一种多元统计方法。减少分析变量个数。通过对变量间相关关系探测，将原始变量进行分类。五、典型相关分析 𐟓Š 典型相关分析是分析两组变量（如3个学术能力指标与5个在校成绩表现指标）之间相关性的一种统计分析方法。其基本思想和主成分分析相似，将一组变量与另一组变量之间单变量的多重线性相关性研究转化为对少数几对综合变量之间的简单线性相关性的研究。六、其他分析方法 𐟓Š 包括多重响应分析、距离分析、项目分析、对应分析、决策树分析、神经网络、系统方程、蒙特卡洛模拟等。

80种数学建模算法代码合集，直接套用！今天为大家整理了80种在数学建模比赛中常用的模型算法，并附有MATLAB和Python的代码。所有代码可以直接代入数据后在Python中运行，无需再次调试，直接调用。大家只需键三连+发布友好评论即可！博弈论 𐟎𒊥𑂦졥ˆ†析法 𐟏† 插值 𐟓Š 典型相关分析 𐟓ˆ 动态规划 𐟚€ 多元回归 𐟓‹ 方差分析 𐟔 国赛论文遗传算法 𐟧슧𐨉𒥅𓨁”分析 𐟌 灰色预测 𐟕𕯸‍♂️ 聚类模型 𐟤 决策树 𐟌𓊧𒒥퐧𞤧𓕠𐟕Š️ 逻辑回归 𐟧 马尔科夫模型 𐟎𒊨’™特卡洛模拟 𐟎𒊦衧𓊧𛼥ˆ评价 𐟌€ 模拟退火 𐟔劦‹Ÿ合模型 𐟓ˆ 排队论 𐟚ꊧ垧𛏧𝑧𛜠𐟤– 时间序列ARMA ⏰ 投影寻踪综合评价法 𐟓ˆ 图论Dijkstra模型 𐟚𖢀♂️ 图论Floyd算法 𐟚𖢀♀️ 微分方程 𐟧𚿦€稧„划 𐟓Š 相关系数 𐟓Š 小波分析 𐟌Š 蚁群算法 𐟐œ 因子分析 𐟌Ÿ 优劣解距离法(TOPSIS) 𐟌Ÿ 元胞自动机 𐟌 支持向量机 ✈️ 逐步回归 𐟓ˆ 主成分分析 𐟓Š 回归分析 𐟓ˆ 置信区间与假设检验 𐟓Š 方差分析模型误差 𐟓Š 回归模型检验与诊断 𐟓Š 回归模型预报与控制 𐟓Š 数据表的基础知识 𐟓Š 样本空间与数据表构成 𐟓Š 样本均值与协方差矩阵 𐟓Š 样本相关系数矩阵与回归方程的建立 𐟓Š 逐步回归与多元回归的比较 𐟓Š 回归模型的优化与选择 𐟌Ÿ 智能优化算法的实践应用 𐟌Ÿ 粒子群优化算法的应用场景 𐟌Ÿ 模拟退火优化算法的原理与实现 𐟌Ÿ 遗传算法在优化问题中的应用示例 𐟌Ÿ 主成分分析在数据降维中的应用案例 𐟌Ÿ 最短路径问题的动态规划模型Python代码 𐟚𖢀♂️ 马尔科夫预测模型的Python代码实现 ⏰ 神经网络分类模型的Python代码示例 𐟤– ARIMA时间序列预测模型的Python代码docx BP神经网络模型的Python代码.txt K-means聚类模型的Python代码.docx TOPSIS综合评价模型的Python代码.docx 支持向量机模型的Python代码.txt 二次规划模型的Python代码docx 非线性规划模型的Python代码docx灰色预测模型的Python代码.txt卷积神经网络模型的Python代码.txt决策树分类模型的Python代码.txt逻辑回归模型的Python代码.txt蒙特卡洛模型的Python代码.docx模糊综合评价模型的Python代码.txt判别分析Fisher模型的Python代码.rar数学建模拟合模型的Python代码.txt随机森林分类模型的Python代码.txt线性规划模型的Python代码.txt一维、二维插值模型的Python代码.txt整数规划模型的Python代码docx 主成分分析算法的Python代码.txt 最短路径算法的Python代码docx

𐟓Š 相关分析大揭秘 𐟔 𐟤” 想要了解两个变量之间的线性关系吗？双变量相关性分析来帮你！通过皮尔逊相关系数，你可以轻松衡量这种关系，并利用双尾检验来确定其显著性。𐟓ˆ 𐟤𗢀♀️ 如果你的数据集包含多个变量，而你只对两个特定变量感兴趣，怎么办？偏相关分析来拯救你！在控制其他变量的干扰后，你可以更清晰地了解这两个变量之间的相关关系是否依然显著。𐟓Š 𐟤﹤𚎦›𔥤杂的多元关系分析，典型相关性分析是你的得力助手！它可以用来全面检验两组变量之间的相关性，让你的分析更加全面和深入。𐟌Ÿ 𐟒ᠨ🙤𚛧›𘥅𓥈†析方法各有千秋，选择适合你的方法，让你的数据分析更加精准和高效吧！𐟚€

大学生数学建模必备的8大模型数学建模在大学生活中占据着重要的地位，它不仅能帮助我们理解复杂问题的本质，还能培养我们的逻辑思维和解决问题的能力。以下是大学生数学建模中常见的八大模型，每个模型都有其独特的应用场景和重要性。 1️⃣ 预测与预报灰色预测模型：适用于数据样本点少且数据呈现指数或曲线形式的情况。通过极值点和稳定点来预测下一次稳定点和极值点出现的时间点。微分方程预测：虽然无法直接找到原始数据之间的关系，但可以通过公式推导转化为原始数据的关系。不过，微分方程关系较为复杂，适合数学功底较好的同学。回归分析预测：求一个因变量与若干自变量之间的关系。样本点的个数有要求，如自变量之间的协方差较小，样本点的个数大于3k+1（k为自变量的个数），因变量要符合正态分布。马尔科夫预测：适用于序列之间没有信息的传递，前后没联系，数据与数据之间随机性强，相互不影响的情况。如预测后天温度高、中、低的概率。时间序列预测：与马尔科夫链预测互补，至少有2个点需要信息的传递。包括AR模型、MA模型、ARMA模型、周期模型、季节模型等。小波分析预测：适用于数据无规律、海量数据的情况。将波进行分离，分离出周期数据、规律性数据。神经网络预测：大量的数据，不需要模型，只需要输入和输出，黑箱处理。建议作为检验的方法。混沌序列预测：比较难掌握，数学功底要求高。 2️⃣ 评价与决策模糊综合评判：用于评价一个对象优良中差等层次评价，如评价一个学校等，不能排序。主成分分析：用于评价多个对象的水平并排序，指标间关联性很强。层次分析法（AHP）：用于做决策，如去哪旅游，通过指标综合考虑做决策。数据包络（DEA）分析法：用于优化问题，对各省发展状况进行评判。秩和比综合评价法：用于评价各个对象并排序，指标间关联性不强。优劣解距离法（TOPSIS法）：揉合多种算法，如遗传算法、最优化理论等。方差分析、协方差分析：方差分析用于看几类数据之间有无差异，差异性影响；协方差分析用于考虑一个因素对问题的影响，忽略其他因素。 3️⃣ 分类与判别距离聚类（系统聚类）：常用的聚类方法之一。关联性聚类：适用于关联性较强的数据。层次聚类：适用于层次性较强的数据。密度聚类：适用于密度较大的数据。其他聚类：包括贝叶斯判别、费舍尔判别、模糊识别等。 4️⃣ 关联与因果灰色关联分析方法：适用于样本点的个数比较少的情况。 Sperman或Kendall等级相关分析：适用于等级相关分析。 Person相关：适用于样本点的个数较多的情况。 Copula相关：比较难，适用于金融数学和概率数学。典型相关分析：用于问哪一个因变量与哪一个自变量关系比较紧密。标准化回归分析：用于问哪一个自变量与因变量关系比较紧密。生存分析（事件史分析）：适用于数据里面有缺失的情况。格兰杰因果检验：计量经济学中，去年的x对今年的y有没有影响。 5️⃣ 优化与控制现行规划、整数规划、0-1规划：有约束，确定的目标。非线性规划与智能优化算法：适用于非线性问题。多目标规划和目标规划：柔性约束，目标函数，超过。动态规划：适用于多阶段决策问题。网络优化：多因素交错复杂。排队论与计算机仿真：适用于排队问题。模糊规划：范围约束。灰色规划：比较难。这些模型不仅在学术研究中有着广泛的应用，也在实际生活中帮助我们解决各种复杂问题。通过学习和掌握这些模型，大学生可以更好地理解和应用数学建模，提升自己的综合素质和解决问题的能力。

大学生数学建模必备模型全解析！数学建模在大学生活中占据着重要的地位，它不仅能帮助我们理解复杂的数学理论，还能在实际问题中找到应用。以下是数学建模中一些常见的模型，帮助你更好地掌握这个领域。一、预测与预报 𐟓ˆ 灰色预测模型：当数据样本点少且呈现指数或曲线形式时，这个模型非常有用。通过极值点和稳定点来预测下一次稳定点或极值点出现的时间点。微分方程预测：虽然数学功底要求较高，但能通过公式推导找到原始数据的变化速度关系，进而转化为原始数据的关系。回归分析预测：适用于求一个因变量与若干自变量之间的关系。要求自变量之间的协方差较小，且样本点个数满足特定条件。马尔科夫预测：适用于数据之间随机性强、相互不影响的情况，如预测天气温度的变化。时间序列预测：与马尔科夫链预测互补，适用于至少有2个点需要信息传递的情况，如AR模型、MA模型、ARMA模型等。小波分析预测：适用于数据无规律、海量数据的情况，可以将波进行分离，分离出周期数据和规律性数据。神经网络预测：适用于大量数据的情况，不需要模型，只需要输入和输出，黑箱处理。混沌序列预测：虽然较难掌握，但数学功底要求高。二、评价与决策 𐟎衧𓊧𛼥ˆ评判：经常用于评价一个对象或学校的优良中差等层次评价。主成分分析：用于评价多个对象的水平并排序，指标间关联性很强。层次分析法（AHP）：用于做决策，如去哪旅游，通过指标综合考虑做出决策。数据包络（DEA）分析法：用于优化问题，对各省发展状况进行评判。秩和比综合评价法：用于评价各个对象并排序，指标间关联性不强。优劣解距离法（TOPSIS法）：揉合多种算法，如遗传算法、最优化理论等。方差分析、协方差分析：方差分析用于看几类数据之间有无差异，协方差分析用于考虑一个因素对问题的影响。三、分类与判别 𐟓Š 距离聚类（系统聚类）：常用的聚类方法之一。关联性聚类：适用于关联性较强的数据。层次聚类：适用于层次结构明显的数据。密度聚类：适用于密度分布不均匀的数据。贝叶斯判别：适用于统计判别法。费舍尔判别：适用于训练的样本较多时。模糊识别：适用于分好类的数据点较少时。四、关联与因果 𐟔— 灰色关联分析方法：适用于样本点个数较少的情况。 Sperman或Kendall等级相关分析：适用于等级相关分析。 Person相关：适用于样本点个数较多的情况。 Copula相关：适用于金融数学和概率数学领域。典型相关分析：适用于因变量组和自变量组相关性比较强的情况。标准化回归分析：适用于若干自变量和一个因变量的情况，问哪一个自变量与因变量关系最紧密。生存分析（事件史分析）：适用于数据中有缺失的情况，哪些因素对因变量有影响。五、优化与控制 𐟚€ 现行规划、整数规划、-1规划：有约束且确定目标的情况。非线性规划与智能优化算法：适用于非线性问题。多目标规划和目标规划：柔性约束和目标函数的情况。动态规划：适用于多阶段决策问题。网络优化：适用于多因素交错复杂的情况。排队论与计算机仿真：适用于模拟排队系统。模糊规划：适用于范围约束的情况。灰色规划：虽然较难掌握，但应用广泛。这些模型不仅能帮助你更好地理解数学建模的本质，还能在实际问题中找到应用。希望这些信息对你有所帮助！

数学建模竞赛必备模型与算法详解嘿，大家好！距离数学建模国赛还有一个月的时间，很多同学都在抓紧时间准备。今天，我想和大家分享一些数学建模竞赛中常见的模型和算法，希望能帮到你们！预测与预报 𐟓ˆ 预测与预报在数学建模中占据着非常重要的地位。以下是一些常用的预测模型：灰色预测模型：这个模型特别适合数据样本点少的情况，尤其是当数据呈现指数或曲线形式时。通过极值点和稳定点来预测下一次稳定点和极值点出现的时间点。微分方程预测：虽然这个模型比较复杂，但它可以找到原始数据变化速度之间的关系，然后通过公式推导转化为原始数据的关系。不过，如果你的数学功底不是特别好，可能会有点吃力。马尔科夫预测：这个模型适用于序列之间没有信息传递的情况，数据与数据之间随机性强，相互不影响。时间序列预测：与马尔科夫链预测互补，至少有2个点需要信息的传递。AR模型、MA模型、ARMA模型、周期模型、季节模型等都属于这个范畴。小波分析预测：这个模型特别适合数据无规律、海量数据的情况。通过分离出周期数据和规律性数据来进行预测。神经网络预测：大量的数据不需要模型，只需要输入和输出，黑箱处理。建议作为检验的办法。混沌序列预测：这个模型比较难掌握，数学功底要求高。评价与决策 𐟎𛷤𘎥†𓧭–在数学建模中也是非常重要的部分。以下是一些常用的评价与决策模型：主成分分析：经常用，需要掌握。用于评价多个对象的水平并排序，指标间关联性很强。层次分析法（AHP）：经常用，需要掌握。用于做决策，比如去哪旅游，通过指标综合考虑做出决策。模糊综合评判：经常用，需要掌握。用于评价一个对象优良中差等层次评价，比如评价一个学校。投影寻踪综合评价法：揉合多种算法，比如遗传算法、最优化理论等。秩和比综合评价法：经常用，需要掌握。用于评价各个对象并排序，指标间关联性不强。数据包络（DEA）分析法：优化问题，对各省发展状况进行评判。方差分析、协方差分析等：方差分析用于看几类数据之间有无差异，差异性影响；协方差分析用于考虑一个因素对问题的影响，忽略其他因素。关联与因果 𐟔— 关联与因果在数学建模中也是不可或缺的部分。以下是一些常用的关联与因果模型：灰色关联分析方法：样本点的个数比较少时使用。 Sperman或Kendall等级相关分析：用于考虑多个因素对问题的影响。 Person相关：样本点的个数比较多时使用。 Copula相关：比较难，主要用于金融数学和概率数学。典型相关分析：用于问哪一个因变量与哪一个自变量关系比较紧密。结语 𐟓š 希望这些模型和算法能帮到你们，让你们在数学建模竞赛中取得好成绩！如果你们不知道怎么准备，没有思路，不妨看看这些内容，思路会打开很多。记住，先从模仿开始，先学走，再奔跑！加油！𐟒ꀀ

2024年家庭教育指导师报考全攻略 𐟓š终于有人把家庭教育指导师的事情说清楚了！以下是2024年最新的报考指南，希望能帮到大家~ 什么是家庭教育指导师？家庭教育指导师是专门从事家庭教育研究、指导和咨询的专业人员。他们通过专业的培训和实践经验，帮助家长更好地教育孩子，促进家庭和谐发展。报考条件报考家庭教育指导师证书需要满足以下条件：具有大专及以上学历热爱家庭教育事业，愿意为家长和孩子提供专业指导具备一定的教育心理学知识和社会实践经验报考流程报名：首先需要在官方网站或指定培训机构进行报名。提交资料：准备好相关证明材料，如学历证书、身份证明等。缴费：按照规定缴纳报名费和培训费。考试内容考试主要涵盖以下内容：家庭教育理论：包括家庭教育的理念、方法和技巧。实践应用：如何将理论知识应用到实际家庭教育中。案例分析：分析典型家庭教育的成功案例和失败案例。证书好不好考？考试难度适中，只要认真准备，掌握相关知识和技能，通过率还是比较高的。证书有什么用？获得家庭教育指导师证书后，可以从事以下工作：在家庭教育培训机构或学校从事教育培训工作。为家长提供专业的家庭教育指导和咨询服务。在社区或企事业单位开展家庭教育培训活动。工作内容工作内容主要包括：进行家庭教育研究，总结经验和方法。为家长提供个性化的家庭教育指导。组织家庭教育培训活动，传播先进的家庭教育理念和方法。适合人群适合人群包括：教育心理学专业毕业生有教育经验的教师或家长对家庭教育感兴趣并愿意从事相关工作的人士就业前景随着社会对家庭教育的重视程度不断提高，家庭教育指导师的需求也在不断增加。未来几年，这个职业的发展前景非常广阔。想了解更多信息？请继续关注我们的指南！

首批超过580个城市纳入质量强县（区、镇）培育库 11月21日，全国质量强县（区、镇）培育建设经验交流现场推进会在湖南长沙召开。市场监管总局对外发布了今年以来质量强县（区、镇）培育建设的进展情况。市场监管总局深入贯彻党的二十届三中全会精神和《质量强国建设纲要》部署，出台了《质量强县（区、镇）培育建设工作方案》，以县域为抓手，鼓励各县、区、镇在自主自愿的原则下，立足自身定位和资源要素优势，制定实施质量发展战略，增强区域质量发展新优势，推动城市可持续发展，以县域之“质”，筑强国之“基”。数据显示，各地已有1200多个城市出台了相关政策文件，首批超过580个城市纳入培育库。为加强对培育建设城市的支撑引导，质量强县（区、镇）培育建设数字化服务平台上线运行。该平台借鉴国际城市可持续发展评价体系，选取43项指标，通过大数据公开采集、深度加工、多维分析，建立城市质量数字画像，为城市加强自身纵向比对、开展城市质量“体检”提供有力支撑。下一步，市场监管总局将综合运用计量、标准、检验检测、认证认可等质量工具，加大培育支持力度，及时总结一批成功经验和典型做法，鼓励更多城市走质量效益型发展之路，推动质量强国建设取得务实成效和标志性成果。

论文写作指南：从零开始到完成的步骤论文是一种学术性的研究论文，主要用于展示研究者的研究成果、观点和建议。一篇典型的论文包括标题、摘要、正文、结论和参考文献等部分，具体要求可能因学科和研究领域而异。那么，如何开始撰写论文呢？以下是一些常见的写作步骤：明确研究主题和范围𐟔 首先，你需要明确自己的研究主题和范围，了解相关领域的研究现状和发展趋势。这将为你后续的写作提供方向和基础。收集资料𐟓š 接下来，收集与你研究主题相关的文献资料和数据，进行分析和归纳。这一步是论文写作的重要基础，确保你的研究有充分的依据。制定大纲𐟓 根据研究主题和收集到的资料，制定论文的大纲，包括引言、文献综述、研究方法、结果与讨论等部分。大纲将指导你如何组织论文的各个部分。撰写论文𐟖‹️ 按照大纲的要求，逐一撰写论文的各个部分。注意语言表达要清晰、逻辑要严谨、论据要充分。这将是你论文质量的关键。修改和润色𐟔„ 完成初稿后，需要进行多次修改和润色，确保论文的质量和学术价值。这一步是论文写作中不可或缺的环节，能够提升论文的整体水平。总之，写论文需要一定的学术素养和写作能力，同时需要耐心和细心，不断进行修改和完善，才能写出一篇高质量的论文。

8本用研必读书籍，助你快速进阶！ 𐟑鰟𛢀𐟒𛠤𛎨🐨娽쥲—到用户研究，非科班出身的我，除了在项目中积累经验，更通过专业书籍系统地掌握了用户研究的相关知识与技能。对于用研萌新或感兴趣的小伙伴们，强烈推荐多读读用研专家们的书哦！ 𐟓– 用户研究相关书籍 𐟓– 1️⃣ 《用户研究成长之路》 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 这本书分为8章，从用户体验研究的基础方法与技能开始，详细介绍了每种方法的具体内容、使用场景和相关注意事项。接着围绕研究计划、研究执行、结论的沟通与落地、用户体验策略，提供了详细的实践流程。最后，针对用户研究工程师的实际职业需求，讲解了面试技巧和注意事项，并给出了入职第一个30天的规划和建议。 2️⃣ 《以用户为中心》 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 这本书从用户研究的底层逻辑和原则到系统方法论，再到实战技巧，总结了作者从事用户研究的实战经验，搭建了用户研究的系统框架，提供了清晰的思考模式和执行路径。 3️⃣ 《用户体验度量》 ⭐️⭐️⭐️ 这本书介绍了如何有效且可靠地收集、分析和呈现典型的用户体验度量数据，以及用户体验对NPS的影响。 𐟓š 数据分析/逻辑思维相关书籍 𐟓š 4️⃣ 《精益数据分析》 ⭐️⭐️⭐️⭐️ 这本书介绍了如何构建数据指标体系、目前互联网主要的商业模式、创业阶段的划分等内容。 5️⃣ 《麦肯锡结构化战略思维》 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 这本书帮助大家培养结构化战略思维。 6️⃣ 《金字塔原理》 ⭐️⭐️⭐️⭐️ 虽然是经典中的经典，但我更推荐第5本书，更容易理解哦。 𐟓– 补充工具书 𐟓– 7️⃣ 《SPSS统计分析大全》 ⭐️⭐️⭐️ 这本书适用于学习SPSS工具以及巩固统计学知识，例如t检验、方差分析、线性回归等。 8️⃣ 《心理学与生活》 ⭐️⭐️ 这本书和用户研究工作没有太直接关系，但可以作为心理学入门书籍。

专栏内容推荐

718 x 499 · jpeg
R语言典型相关分析（Canonical Correlation analysis, CCA）参考资料 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1862 x 920 · png
SPSS在线_SPSSAU_SPSS典型相关分析
素材来自:spssau.com

528 x 467 · jpeg
典型相关性分析CCA与冗余分析RDA - 组学大讲堂问答社区
素材来自:omicsclass.com
1258 x 645 · png
多元统计分析R语言建模| 11 典型相关分析-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

766 x 1000 · gif
一种基于典型相关分析融合特征的行人再识别方法与流程
素材来自:xjishu.com
1080 x 565 · jpeg
spss典型相关分析_典型相关分析_weixin_39791322的博客-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1344 x 960 · png
11 典型相关分析 | 多元统计分析讲义
素材来自:math.pku.edu.cn
1240 x 847 · png
典型相关分析原理（例题+代码）_典型相关分析习题-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1000 x 785 · gif
一种基于典型相关分析的心电信号身份识别方法及系统与流程
素材来自:xjishu.com
1456 x 805 · png
Matlab数学建模-典型相关分析-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

474 x 128 · jpeg
典型相关分析及R应用_成绩典型相关分析r-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

600 x 355 · jpeg
超詳細的Pearson相關性分析案例_spss相關分析案例分析 - 神拓網
素材来自:steamboat-software.com
875 x 541 · png
典型相关性分析（清风建模学习笔记）_典型相关分析-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

718 x 611 · png
R语言典型相关分析（Canonical Correlation analysis, CCA）的一些参考资料-腾讯云开发者社区-腾讯云
素材来自:cloud.tencent.com
829 x 513 · png
典型相关性分析（清风建模学习笔记）_典型相关分析-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net