(2)、解释表二结果的含义; (3)、比较它们的异同,并解释产生这重现象的原因。你认为应采用那种分析方法的结 果比较好? 15、解释典型相关变量、典型相关系数、典型相关分析的含义。 16、采用SAS编程方法已算得x1、x2、x3、x4、x5与y1、y2、y3的三个典型相 关系数和三对典型变量的特征向量。(1)检验三个典型相关系数的显著性:(2)列出有统 计意义的典型相关系数极其典型变量;(3)分析所列典型变量的含义。 Canonical Correlation 0.9380250.8499500.584942 Canonical Correlation Analysis Raw Canonical Coefficients for the var variables 8.313000223 5.110119594 19.452310979 10.764233208 2.9028754636 11.66526476 1.6002398501 5.2118796919 0.2088424362 27.33549458 Raw Canoni cal coefficients for the With variables 2.4769199697 4.3273031971 605417758 0.7229825853 3.4477739402 -1.569314309 1.876367747 -4.472952912 5567520942 注:n=16,x20(5*3)=30.58.,x205(4*2)=15.51,x20(3*1)=781 17、非线性回归分析有哪些主要方法 18、◎对已知的自变量x和依变量y的资料利用(SAS)编程方法分别进行了一次线性回归 分析、二次多项式回归分析、三次多项式回归分析,结果如下: 次X分析结果 方差分析表 DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr >F 5.3506389.080.0002 0.30031 0.06006 erected Total 6 5.65094 Root mse0.24508一次分析标准误差 R-Square0.9469-次决定系数 次分析参数估计表 Variable DF Parameter Estimate Standard Error t Value Pr>tl Intercept 0.20857 0.20713 0.3602 0.21857 0.02316 9,44 0.0002 二次xx分析结果方差分析表 DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr >F 5.53170 2.76585 0.11924 0.02981 Corrected Total 6 5.65094 Root mse0.17266二次分析标准误差R- Square0.9789二次决定系数 二次分析参数估计表（2）、解释表二结果的含义； （3）、比较它们的异同，并解释产生这重现象的原因。你认为应采用那种分析方法的结 果比较好？ 15、解释典型相关变量、典型相关系数、典型相关分析的含义。 16、采用SAS编程方法已算得x1、 x2 、x3 、x4、 x5与y1、 y2、 y3 的三个典型相 关系数和三对典型变量的特征向量。（1）检验三个典型相关系数的显著性；（2）列出有统 计意义的典型相关系数极其典型变量；（3）分析所列典型变量的含义。 Canonical Correlation 0.938025 0.849950 0.584942 Canonical Correlation Analysis Raw Canonical Coefficients for the VAR Variables V1 V2 V3 x1 -3.321672249 -8.313000223 15.74488277 x2 -5.110119594 19.452310979 10.764233208 x3 2.9028754636 -11.66526476 1.6002398501 x4 0 0 0 x5 5.2118796919 0.2088424362 -27.33549458 Raw Canonical Coefficients for the WITH Variables W1 W2 W3 y1 2.4769199697 4.3273031971 -2.605417758 y2 0.7229825853 3.4477739402 -1.569314309 y3 -1.876367747 -4.472952912 3.5567520942 注：n=16, (5*3) 30.58, (4* 2) 15.51, (3*1) 7.81 2 0.05 2 0.05 2 x0.01 = x = x = 17、非线性回归分析有哪些主要方法？ 18、◎对已知的自变量x和依变量y的资料利用(SAS)编程方法分别进行了一次线性回归 分析、二次多项式回归分析、三次多项式回归分析，结果如下： 一次X分析结果 方差分析表 Source DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr > F Model 1 5.35063 5.35063 89.08 0.0002 Error 5 0.30031 0.06006 Corrected Total 6 5.65094 Root MSE 0.24508 一次分析标准误差 R-Square 0.9469一次决定系数 一次分析参数估计表 Variable DF Parameter Estimate Standard Error t Value Pr > |t| Intercept 1 0.20857 0.20713 1.01 0.3602 x1 1 0.21857 0.02316 9.44 0.0002 二次X X2分析结果 方差分析表 Source DF Sum of Squares Mean Square F Value Pr > F Model 2 5.53170 2.76585 92.78 0.0004 Error 4 0.11924 0.02981 Corrected Total 6 5.65094 Root MSE 0.17266二次分析标准误差 R-Square 0.9789二次决定系数 二次分析参数估计表