基于典型相关分析
典型性相关分析优势？
典型相关分析优点？
相关分析是回归分析的基础和前提条件。倘若对所探索的客观现象没有进行相关分析，立即作回归分析，则那样创建的线性回归方程往往没有现实意义。唯有通过相关分析，明确客观现象中间确实存在总数里的依赖关系，并且其关联值又不确定性条件下，然后再进行回归分析，在这个基础上创建线性回归方程才会现实意义
特点是能够找出不同要素间的相关关联，是正相关、负相关或者不相关。 主要缺点一般仅仅定性研究，而无法定量分析，因而此方法一般是融合回归分析一起的。
典型性相关分析优点和缺点？
优势：清除变量危害；降低指标值挑选；保存绝大多数信息内容；客观性、有效。
缺陷：表述含意模糊不清。
相关分析是研究2个或多个处在同样地位的任意变量之间相关联系的数据分析方法。比如，人身高和体重中间空气中空气湿度与降水量间的相关关联全是相关分析探索的难题。
比较分析法就是把具体达到的财务报表同特定各种各样规范相比，从数量上确认其差值，剖析和判断个人和家中现阶段经营情况和理财投资业绩的一种分析方法。根据对比分析揭露会计活动中的排列与组合和存在差距，从这当中发现的问题。
比率分析法是财务报表分析最主要的方式。这是可能会影响经营情况的两大相关的一个项目进行比照，测算二者的比例，以此明确经济行为变化水平的统计分析方法。这种比例能够体现，财产、负债的组成、高效率等状况。
典型性相关分析与对应分析的差别与关联？
一、相关分析与回归分析的关联 相关分析是回归分析的基础和前提条件，回归分析乃是相关分析的深层次和再次。相关分析必须借助回归分析来表现变量中间总数相关具体的方式，而回归分析就需要借助相关分析来表现变量中间总数变动的相关水平。只有在变量之间有相对高度相关时，开展回归分析寻找其相关具体的方式才有意义。若是在并未对变量中间是不是相关及其相关目标和水平进行合理分辨以前，就进行回归分析，很容易导致“虚报重归”，相关分析只科学研究变量中间相关方向和水平，不可以推论变量中间内在联系具体的方式，也难以从一个变量的改变来推断另一个变量的变化情况，在实际应用情况下，只有将相关分析和回归分析结合在一起，才能实现科学研究与分析的效果。 二、相关分析与回归分析的差别 1．相关分析所涉及到的的变量不会有自变量和因变量的区分难题，变量相互关系是对等的；但在回归分析中，则应该根据研究主题的特性和分析研究的效果，对变量开展自变量和因变量的区划。在回归分析中，变量相互关系不是对等的。 2．在相关分析中每一个变量都一定要任意变量；但在回归分析中，自变量是确立的，因变量才算是随机的，将要自变量的给定值带入线性回归方程后，所获得的因变量的预测值不是唯一确立的，而表现出一定的任意不确定性。 3．相关分析主要通过一个指标值即相关指数来体现变量中间相关水平大小，因为变量之间有对等的，因而相关系数是唯一确立的。但在回归分析中，针对因果性的两大变量 ，则有可能存有好几个线性回归方程。