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急性冠狀動脈綜合征與非冠心病患者外周血紅細胞微粒、內皮細胞微粒水平差異及相關性分析,發表于《血栓與止血學》2022年第003期。本研究旨在探討急性冠狀動脈綜合征與非冠心病患者的外周血紅細胞微粒(RMPs)與內皮細胞微粒(EMPs)水平的差異及其與臨床指標的相關性。
典型相關分析基本思想 典型相關分析方法canonical correlation analysis最早源于荷泰林H,Hotelling 。他所提出的方法于 1936 年在《生物統計》期刊上發表的一篇論文《兩組變式之間的關系》經過多年的應用及發展,逐漸達到完善,在 70 年代臻于成熟。
在時間序列分析領域中,相關性(correlation)與相干性(coherence)分別從時域與頻域角度闡述變量間的關系。交叉相關性(cross-correlation)關注于兩個時間序列之間的相似性,通常用于檢測信號間的延遲關系。其計算公式涉及時間序列間的點乘運算,可以應用于ARMA模型中的自相關分析。
理論分析: ; ;Pearson Correlation Coefficient, PCC 被稱作 線性相關系數 ,可以衡量兩個服從正態分布的隨機變量 和 的線性相關性。其實就是統計學中的 相關系數 。 給出 協方差 的計算公式:其中 稱為分布的均值。
典型相關分析(Canonical Correlation Analysis, CCA)是一種統計方法,用于探究兩個多元變量(向量)之間復雜的關聯性,這些變量源于同一研究對象。例如,在探究鍛煉與健康的關聯時,我們可能將跑步速度、身高體重作為鍛煉變量,血壓、血脂作為健康指標。