典型变量造句

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研究的问题是，如何选取典型变量的最优线性组合。
每个典型变量与本组所有观测变量的关系也是线性关系。
通过这些典型变量所代表的实际含意，可以找到这两组变量间的一些内在联系。
而各对典型变量之间构成的多维典型相关才共同揭示了两个观测变量组之间的相关形式。
根据前边，我们知道，λνa′∑12 bρ，所以λ为其典型变量U和V之间的简单相关系数。
1．严格地说，一个典型相关系数描述的只是一对典型变量之间的相关，而不是两个变量组之间的相关。
达到最大值的一对，这称为第一对典型变量，还可以求第二对，第三对，等等，这些成对的变量，彼此是不相关的。
先将较多变量转化为少数几个典型变量，再通过其间的典型相关系数来综合描述两组多元随机变量之间关系的统计方法。
典型变量U 1和V1，U 2和V2……U p和V p是根据它们的相关系数由大列小逐对提取，直到两组变量之间的相关性被分解完毕为止。
上式中的p称为广义冲量（或动量），q称为广义坐标，(p,q)称为共轭变量，也称为典型变量，q空间称为构形空间，(p,q)空间称为相空间，H则称为哈密顿函数。
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后来又把这种理论移植到动力学中去，提出哈密顿原理，把广义坐标和广义动量作为典型变量来建立动力学方程，推动了变分法和微分方程理论的进一步研究，并在现代理论物理中得到了广泛的应用。
如果运用典型相关分析，其基本程序是，从两组变量各自的线性函数中各抽取一个组成一对，它们应是相关系数达到最大值的一对，称为第1对典型变量,类似地还可以求出第2对、第3对、……,这些成对变量之间互不相关,各对典型变量的相关系数称为典型相关系数。
为了研究两组变量X 1，X 2，…，X p和Y1，Y2，…，Yq之间的相关关系，采用类似于主成分分析的方法，在两组变量中，分别选取若干有代表性的变量组成有代表性的综合指标，通过研究这两组综合指标之间的相关关系，来代替这两组变量间的相关关系，这些综合指标称为典型变量。
又由于要求其相关系数达到最大按习惯考虑为正相关，所以取矩阵A或B的最大特征值λ1的平方根λ1，作为相关系致，同时由特征值λ1所对应的两个特征向量a 22 11和b有：U 1a′1 X和V1 b′1Y这就是所要选取的第一对线性组合，也即第一对典型变量，它们在所有的线性组合U和V中具有有最大的相关系数λ1。