典型相关分析的实例ppt课件
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第五章 相关关系 PPT课件
p 越接近1，表示两个变量的相关程度越密切，称高相关。
p 越接近0，表示两个变量的相关程度越疏松，称低相关。
3、相关散点图
直观地显示了两个事物的成对观测值之间是否存在相关， 存在什么样的相关以及相关程度
几种相关散点图：
R=-1 R=1
曲线相关
线性正相关
线性 （如身高和体重）
非线性 (如年龄和身高)
第五章 相关关系
一、相关、相关关系与散点图 二、积差相关 三、等级相关 四、质与量相关 五、品质相关 六、相关系数的选用与解释
一、相关、相关关系与散点图
1、相关的意义
事物之间的相互关系
因果关系（两种事物） 共变关系（三种事物） 相关关系（两种事物）
相关的含义
零相关：两列变量之间没有 关系，即6一列变量变动时， 另一列变量作无规律变动。
2、相关系数
——两列变量间相关程度的数字表现形式，即用来表示相关系数 强度的指标。P（总体） r（样本）
p, r [1,1]
p0
不相关，相互独立
p0
正相关
p0
负相关
p 1
完全正相关
p 1
完全负相关
r
s2 xi
S2 yi
S
2 d
2 S xi S yi
(d xi yi )
4、标准分数的计算公式
1 r 1 N
Z Z xi yi
r N Z Z xi yi
实例：书P116 （例5-1）
5、相关系数的合并
意义：来自同一总体的多个样本的相关系数的合成。 步骤： （1）将各样本的r 转换成费舍Z分数，见附表8。 （2）求每一样本的Z分数之和 （3）求平均Z分数
stata操作介绍之相关性分析 ppt课件
sales= α1 +α2*price +α3*advert+ ε 其中，sales为指定城市的月销售额并以千美仄元度量， price是以美元度量的单个汉堡的价格，advert为广告 支出，同样以千美元度量。
3
相关性分析
相关性分析主要目的是研究变量之间关系的密切程度。相关性 分析的方法主要有:Pearson相关系数分析、Kendall T相关系数 分析、Spearman秩相关系数分析以及偏相关系数分析。 1. Pearson相关系数分析
stata操作介绍之相关性分析
三、线性回归分析
❖相关性分析 ❖回归分析 ❖多重共线性等相关检验和处理
2
线性回归分析的stata应用实例 本部分用到的实例是Big Andy’s Burger Barn的销售模 型。Big Andy的汉堡销售收入取决于单价和广告支出 水平 。因此，这个模型包含两个解释变量和一个常 数项。
1.regress实现因变量对自变量的回归
因变量
自变量
regress命令的格式: regress depvar indepvars[if] [in] [weight] [options]
13
实现因变量为销售收入，自变量为单价和广告支出的线性回归， 其命令为：
regress sales price advert
用test命令检验价格和广告支出的系数是否同时为0，其命令为:
test price advert
P值<0.05，拒绝原假设 ，即价格和广告支出的 系数不同时为0
17
ห้องสมุดไป่ตู้关检验和处理
回归分析时通常需要检验数据是否存在多重共线、序列相关和异方差
等问题，如果存在这些问题，则需要对其进行处理。
3
相关性分析
相关性分析主要目的是研究变量之间关系的密切程度。相关性 分析的方法主要有:Pearson相关系数分析、Kendall T相关系数 分析、Spearman秩相关系数分析以及偏相关系数分析。 1. Pearson相关系数分析
stata操作介绍之相关性分析
三、线性回归分析
❖相关性分析 ❖回归分析 ❖多重共线性等相关检验和处理
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线性回归分析的stata应用实例 本部分用到的实例是Big Andy’s Burger Barn的销售模 型。Big Andy的汉堡销售收入取决于单价和广告支出 水平 。因此，这个模型包含两个解释变量和一个常 数项。
1.regress实现因变量对自变量的回归
因变量
自变量
regress命令的格式: regress depvar indepvars[if] [in] [weight] [options]
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实现因变量为销售收入，自变量为单价和广告支出的线性回归， 其命令为：
regress sales price advert
用test命令检验价格和广告支出的系数是否同时为0，其命令为:
test price advert
P值<0.05，拒绝原假设 ，即价格和广告支出的 系数不同时为0
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ห้องสมุดไป่ตู้关检验和处理
回归分析时通常需要检验数据是否存在多重共线、序列相关和异方差
等问题，如果存在这些问题，则需要对其进行处理。
典型相关分析
§15.2 典型相关分析的步骤及逻辑框图
2020/7/6
图15.1 典型相关分 析的逻辑框图
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25
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§15.2 典型相关分析的步骤及逻辑框图
2020/7/6
图15.1 典型相关分析 的逻辑框图 （续）
中国人民大学六西格玛质量管理研究中心
13
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§15.1 典型相关分析的基本理论
2020/7/6
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§15.1 典型相关分析的基本理论
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§15.1 典型相关分析的基本理论
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§15.2 典型相关分析的步骤及逻辑框图
（一）推导典型函数 典型函数的推导类似于没有旋转的因子分析的过程[参见 前面推导]。典型相关分析集中于说明两组变量间的最 大相关关系，而不是一组变量。结果是第一对典型变量 在两组变量中有最大的相关关系。第二对典型变量得到 第一对典型变量没有解释的两组变量间的最大相关关系。 简言之，随着典型变量的提取，接下来的典型变量是基 于剩余残差，并且典型相关系数会越来越小。每对典型 变量是正交的，并且与其他的典型变量是独立的。 典型相关程度是通过相关系数的大小来衡量的。典型相
2020/7/6
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3
目录 上页理论
2020/7/6
中国人民大学六西格玛质量管理研究中心
劳动争议典型案例讲解与分析ppt课件
6
案例3：不订立书面劳动合同的法律风险
案情简介：2008年8月，某高校应届大学毕业生李某应
聘到某IT制造业外企工作。因该企业地处偏僻，李某一直 很不情愿，在学校“先就业、后择业”就业政策的驱使下， 李某到该企业工作了。2008年8月底，该家外企人事主管张 经理找到李某，希望与其签订书面劳动合同。李某表示， 家里对他的工作不满意，目前他正与家里积极协商沟通， 等有了结果以后再主动与公司签订书面劳动合同。张经理 年前刚刚受过劳动合同法培训，了解到企业在一个月内不 与员工签订书面劳动合同，从第二个月起就要为员工支付 双倍工资。张经理比较担心这种不利的法律后果由企业来 承担，于是他找到李某，要求其出具一张因自己个人原因 不愿意订立书面劳动合同的证明。
劳动争议典型案例 讲解与分析
1
一、案 例 分 析
2
案例1：录用条件约定不明导致解除不能
案情简介：某电子公司软件部经理纪某看重其朋
友李某的销售工作经验，介绍李某至该部门任销售专员一 职，当时纪某并未向李某出示任何招聘条件，也没有通过 其他方式向李某介绍公司的招聘条件。2008年4月12日， 双方签订了劳动合同，约定合同期限为5年，其中试用期6 个月，劳动合同中只约定了李某职衔为销售专员，但对该 岗位的工作要求没有做具体描述。不过，该企业内部规章 制度规定了该销售职位的考核标准。2008年6月1日，李某 接到公司发出的解除劳动合同决定，公司以李某不符合公 司招聘要求为由解除劳动合同。李某不服，提起劳动争议 仲裁，要求恢复劳动关系。
10
案例5：规章制度在劳动争议案件中的作
用
案情简介：吴某于2004年3月被聘为某商业银行支行
行长助理，双方在劳动合同中约定：支行根据经营需要，
有权调动吴某工作岗位，吴某有权反映本人意见但必须服
案例3：不订立书面劳动合同的法律风险
案情简介：2008年8月，某高校应届大学毕业生李某应
聘到某IT制造业外企工作。因该企业地处偏僻，李某一直 很不情愿，在学校“先就业、后择业”就业政策的驱使下， 李某到该企业工作了。2008年8月底，该家外企人事主管张 经理找到李某，希望与其签订书面劳动合同。李某表示， 家里对他的工作不满意，目前他正与家里积极协商沟通， 等有了结果以后再主动与公司签订书面劳动合同。张经理 年前刚刚受过劳动合同法培训，了解到企业在一个月内不 与员工签订书面劳动合同，从第二个月起就要为员工支付 双倍工资。张经理比较担心这种不利的法律后果由企业来 承担，于是他找到李某，要求其出具一张因自己个人原因 不愿意订立书面劳动合同的证明。
劳动争议典型案例 讲解与分析
1
一、案 例 分 析
2
案例1：录用条件约定不明导致解除不能
案情简介：某电子公司软件部经理纪某看重其朋
友李某的销售工作经验，介绍李某至该部门任销售专员一 职，当时纪某并未向李某出示任何招聘条件，也没有通过 其他方式向李某介绍公司的招聘条件。2008年4月12日， 双方签订了劳动合同，约定合同期限为5年，其中试用期6 个月，劳动合同中只约定了李某职衔为销售专员，但对该 岗位的工作要求没有做具体描述。不过，该企业内部规章 制度规定了该销售职位的考核标准。2008年6月1日，李某 接到公司发出的解除劳动合同决定，公司以李某不符合公 司招聘要求为由解除劳动合同。李某不服，提起劳动争议 仲裁，要求恢复劳动关系。
10
案例5：规章制度在劳动争议案件中的作
用
案情简介：吴某于2004年3月被聘为某商业银行支行
行长助理，双方在劳动合同中约定：支行根据经营需要，
有权调动吴某工作岗位，吴某有权反映本人意见但必须服
《典型相关分析模型》课件
06
结论
研究总结
典型相关分析模型是一种有效的多元统计分析方法，用于研究两组变量之 间的相关关系。
通过典型相关分析，可以揭示两组变量之间的内在联系和相互影响，有助 于深入了解数据背后的机制和规律。
在实际应用中，典型相关分析模型广泛应用于经济学、社会学、生物医学 等领域，为研究者和决策者提供了重要的参考依据。
研究展望
随着大数据时代的到来，典型相关分析模型在处理高 维数据和复杂数据结构方面仍有很大的发展空间。
未来研究可以进一步探索典型相关分析与其他统计方 法的结合使用，以提高模型的解释力和预测能力。
在实际应用中，需要结合具体领域的知识和背景，深 入挖掘典型相关分析的潜在价值和意义，为解决实际
问题提供更有针对性的解决方案。
典型相关分析模型
目录
• 引言 • 典型相关分析模型概述 • 典型相关分析模型的步骤 • 典型相关分析模型的应用 • 典型相关分析模型的优缺点 • 结论
01
引言
背景介绍
典型相关分析是一种多元统计分析方 法，用于研究两组变量之间的相关关 系。
这种方法在许多领域都有广泛的应用 ，如生物学、心理学、经济学等。
它通过寻找两组变量之间的线性组合 ，使得这两组线性组合之间的相关性 最大化。
目的和意义
目的
典型相关分析旨在揭示两组变量之间 的内在联系和相互影响，从而更好地 理解数据的结构和关系。
意义
通过典型相关分析，我们可以深入了 解不同变量之间的关系，进一步探索 数据背后的规律和机制，为决策提供 科学依据。
02
03
典型相关分析模型的步骤
数据准备
数据收集
收集相关数据，确保数据来源可靠、准确，并满 足分析需求。
十大典型劳动争议案例分析ppt课件
对每个案例进行总结，提炼出对企业的启示和建议
十大典型劳动争议案例的启示与建议
企业应当重视劳动合同的签订和完善，明确双方的权利和义务
重视劳动合同的重要性：劳动合同是劳动关系的基础，企业应当重视劳动合同的签订和完善，明确双方的权利和义务，避免劳动争议的发生。
完善劳动合同的必要性：劳动合同是劳动关系的法律文件，如果劳动合同不完善，就可能导致双方的权利和义务不明确，从而产生劳动争议。
遵守劳动合同的必要性：企业应当遵守劳动合同的规定，履行自己的义务，同时也应当明确自己的权利，维护自己的合法权益。
重视劳动争议的预防：企业应当重视劳动争议的预防，通过完善管理制度、提高员工素质、加强沟通协调等方式，减少劳动争议的发生。
企业应当规范加班制度和工资计算方式，避免加班时长和工资计算的争议企业应当签订书面的劳动合同，明确约定工作内容、工作地点、劳动保险等条款，避免因约定不明确而引发争议企业应当遵守相关法律法规，确保劳动者的合法权益得到保障，避免因违法行为而引发争议企业应当及时缴纳社会保险和住房公积金等法定费用，避免因欠缴或漏缴而引发争议企业应当规范用工管理，建立健全的内部管理制度，避免因管理不规范而引发争议企业应当加强对员工的法律法规宣传和教育，提高员工的法律意识和维权意识，避免因员工不懂法而引发争议企业应当加强对员工的培训和管理，提高员工的工作技能和素质，避免因员工工作失误而引发争议企业应当建立完善的工资制度和福利制度，保障员工的合法权益和工作积极性，避免因工资待遇不合理而引发争议企业应当加强对劳动法律法规的执行和监督，及时发现和解决劳动争议问题，避免因处理不当而引发更大的争议企业应当建立完善的风险防范机制，及时发现和解决各种劳动争议问题，避免因应对不当而引发更大的风险。
案例细节：员工认为公司未按照法定标准支付加班工资，公司则认为员工工作量不饱和，不应支付加班工资
十大典型劳动争议案例的启示与建议
企业应当重视劳动合同的签订和完善，明确双方的权利和义务
重视劳动合同的重要性：劳动合同是劳动关系的基础，企业应当重视劳动合同的签订和完善，明确双方的权利和义务，避免劳动争议的发生。
完善劳动合同的必要性：劳动合同是劳动关系的法律文件，如果劳动合同不完善，就可能导致双方的权利和义务不明确，从而产生劳动争议。
遵守劳动合同的必要性：企业应当遵守劳动合同的规定，履行自己的义务，同时也应当明确自己的权利，维护自己的合法权益。
重视劳动争议的预防：企业应当重视劳动争议的预防，通过完善管理制度、提高员工素质、加强沟通协调等方式，减少劳动争议的发生。
企业应当规范加班制度和工资计算方式，避免加班时长和工资计算的争议企业应当签订书面的劳动合同，明确约定工作内容、工作地点、劳动保险等条款，避免因约定不明确而引发争议企业应当遵守相关法律法规，确保劳动者的合法权益得到保障，避免因违法行为而引发争议企业应当及时缴纳社会保险和住房公积金等法定费用，避免因欠缴或漏缴而引发争议企业应当规范用工管理，建立健全的内部管理制度，避免因管理不规范而引发争议企业应当加强对员工的法律法规宣传和教育，提高员工的法律意识和维权意识，避免因员工不懂法而引发争议企业应当加强对员工的培训和管理，提高员工的工作技能和素质，避免因员工工作失误而引发争议企业应当建立完善的工资制度和福利制度，保障员工的合法权益和工作积极性，避免因工资待遇不合理而引发争议企业应当加强对劳动法律法规的执行和监督，及时发现和解决劳动争议问题，避免因处理不当而引发更大的争议企业应当建立完善的风险防范机制，及时发现和解决各种劳动争议问题，避免因应对不当而引发更大的风险。
案例细节：员工认为公司未按照法定标准支付加班工资，公司则认为员工工作量不饱和，不应支付加班工资
《相关性分析》PPT课件
例2:Minitab的对话窗口
Correlations: Oxygen purity %, Hydrocarbon %
Pearson correlation of Oxygen purity % and Hydrocarbo n % = 0.937 P-Value = 0.000
结论是什么？
H0:p=0(无相关性) Ha:p≠0(有相关性）
例1 10-6
相关系数:R
相关系数(R)有时又称为皮尔森成果，用来测定两个变量之间的关 度。 属性 ◆R值取范围从-1.0到+1.0，即-1 ≤ R ≤ 1 。 ◆R<0意味着一个负线性相关，即是Y随着X的增加而减少。 ◆R>0意味和一个正线性相关，即是Y随着X的增加而增加。 ◆R=-1意味着一个完全负线性关系。 ◆R=1意味着一个完全正线性关系。 ◆R=0意味着无线性关系。
错误III：因果归属 相关并不意味着因果，仅仅是两个变量间存在的关系。
错误IV:曲解数据 掩饰真实的相关或者创造虚假的相关
数据实际上是来自不同的数据来源。 10-12
错误V:过多的集中于R 过多的集中于相关系数
上图有相关系数R≈0.7
错误V(续)
通常，人们过于把R（或R2）值作为一个“好”的相关的依据。前面 形说明了将数据图表化是多么重要。 但是当图表（和接下来的诊断）展示一个合法的线性关系或数学模 ，我们可以做出如下结论： ◆R2>0.4:相关性明确存在(n>25时) ◆R2>0.7:我们可以使用该关系，但必须慎重(n>9时) ◆R2>0.9:可使用的关系存在 ◆R2>0.95：关系良好
例1
某黑带想了解一化学蒸馏过程中氧气的纯度(Y)与冷凝器中的炭氢 合物的%之间的关系。 ◆数据在Oxygen purity. mtw ◆请做出散点图Oxygen purity (Y) v s Hydrocarbon %(x)
[课件]相关性分析PPT
![[课件]相关性分析PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/a19c78ab680203d8ce2f249b.png)
SPSS的运行方式
SPSS主要有3种运行方式。 1．批处理方式 2．完全窗口菜单运行方式 3．程序运行方式
SPSS的数据编辑窗口
SPSS主界面主要有两个，一个是SPSS数据 编辑窗口，另一个是SPSS输出窗口。 数据编辑窗口由标题栏、菜单栏、工具栏、 编辑栏、变量名栏、内容区、窗口切换标 签页和状态栏组成，如图1-2所示。
实现步骤
6.2.3 结果和讨论
outline
• 线性相关（linear Correlation)
• 秩相关（rank correlation) • 分类变量的关联性分析
秩相关
也称等级相关,最常用的Spearman秩相关。
资料类型 不服从正态分布的资料 总体分布未知的资料 等级资料
该窗口下方有两个标签：“Data View”（数据视图 ）和“Variable View”（变量视图）。 如果使用过电子表格，如Microsoft Excel等，那么 数据编辑窗口中“Data View”所对应表格许多功 能应该已经熟悉。但是它和一般的电子表格处理 软件还有以下区别。
（1） 一个列对应一个变量，即每一列代表一个变 量（Variable）或一个被观测量的特征。例如问 卷上的每一项就是一个变量。 （2） 行是观测，即每一行代表一个个体、一个观 测、一个样品，在SPSS中称为事件（Case）。 例如，问卷上的每一个人就是一个观测。
χ² 检验
χ² 检验 秩和检验
Logistic回归分析
测量级别 类-类 (类-序)
相关 系数 λ
取值范 围 [0.1]
PRE意义 λ
检验方 法 χ2
SPSS程序 crosstabs Crosstabs/ correlation crosstabs/ Oneway/ means crosstabs/ correlation /linear
(数学建模课件)4.10典型相关分析的应用
第一对典型变量为
z1 1.158x1 7.120x2 6.828x3 6.347x4 0.261x5 0.094x6 0.689x7 0.865x8
w1 0.855y1 0.042 y2 0.033y3 0.359 y4 0.098y5 0.022y6 0.132 y7
自 8×7 7×6 6×5 5×4 4×3 3×2 2×1 由
度
2
69.80
54.09 40.26 28.41 18.55 10.64 4.61
由表可以看出，我们只需取前三对典型变量来分 析环境与物种的相关性就可以了。为简单起见，以 下 仍 记 标 准 化 后 的 变 量 为 x (x1, x2, , x8 )T 和 y ( y1, y2 , , y7 )T 。
第三对典型变量为
z3 0.195x1 2.575x2 2.826x3 2.734x4 0.304x5 0.096x6 0.433x7 0.588x8
w3 0.126y1 0.179 y2 0.548y3 0.175y4 0.472 y5 0.748y6 0.427 y7
我们可以把两组变量的相关性转化为两个变量的 相关性来考虑，即考察一组变量的线性组合
z1 a1x1 a2x2 apxp aT x 与另一组变量的线性组合
w1 b1y1 b2 y2 bq yq bT y 的相关性。
具体计算步骤如下：
设 x (x1, x2, , xp )T 与 y (y1, y2, , yq )T 的样本数据矩阵 分别是
vij , (i, j 1, 2, viiv jj
, p q)
3、计算
A
R 1 11
R12
R 1 22
R21
的所有非零特征值，记为
企业经典案例分析(ppt 17页)
服发展速度慢，抗风险能力差等弱点， 技---技术创新,新产品开发
最核心主业（劳务与工程），凭借地域优势和人员优势，一直保持良好效益
公司开始意识到发展实业的必要性。 某国际合作集团股份有限公司，于1984年成立。
对于主营业务，应有“成长比规模更重要”的意识，重点培育这两个产业的核心竞争力，而不能过分追求近期收益。
以国际工程承包业务为先导，带到了公司进出口业务以及劳务输 出业务的发展，做到承包工程业务做到哪里，就把劳务、进出口 业务做到哪里。
在此期间公司介入进出口贸易、远洋渔业和远洋运输等业务，为 公司日后实施多元实业化战略奠定了基础。
第三阶段：1998-至今，多元实业型
这一阶段，多元实业化战略成为公司的主 要经营战略。
（2）对于非主营业务根据业务相关性整合为业务板块。在业务整 合同时进行组织结构的调整。特别要做好子公司经理及业务骨干 人事安排的问题。
（3）生物制药及海产品养殖这两个高新技术产业近几年的财务收 益不大，且公司缺乏相应技术人才，投资风险较大，建议公司果 断撤资。
多元化的集团公司
集团公司的各职能部门：财务、 市场营销、研发、发展战略
这种组织结构和业务结构主要的问题有两个方面：一是从组织结 构来看，集团公司的管理幅度过大，领导易于陷入日常事务中而 无法考虑公司的战略规划、资本运作、重大投资等长远发展问题。 二是同类分子公司为追求自身利益而争夺资源和市场，甚至出现 了内部的恶性竞争，导致集团公司难以形成规模经济和品牌优势。
房
工
1998年6月，公司在深交所上市，从而进 入了资本市场，为企业的发展提供了充足 的资金。
公司加大实业化建设，先后投资发展房地 产，以及生物制药、海产品养殖等高科技 产业。
成功经验：
最核心主业（劳务与工程），凭借地域优势和人员优势，一直保持良好效益
公司开始意识到发展实业的必要性。 某国际合作集团股份有限公司，于1984年成立。
对于主营业务，应有“成长比规模更重要”的意识，重点培育这两个产业的核心竞争力，而不能过分追求近期收益。
以国际工程承包业务为先导，带到了公司进出口业务以及劳务输 出业务的发展，做到承包工程业务做到哪里，就把劳务、进出口 业务做到哪里。
在此期间公司介入进出口贸易、远洋渔业和远洋运输等业务，为 公司日后实施多元实业化战略奠定了基础。
第三阶段：1998-至今，多元实业型
这一阶段，多元实业化战略成为公司的主 要经营战略。
（2）对于非主营业务根据业务相关性整合为业务板块。在业务整 合同时进行组织结构的调整。特别要做好子公司经理及业务骨干 人事安排的问题。
（3）生物制药及海产品养殖这两个高新技术产业近几年的财务收 益不大，且公司缺乏相应技术人才，投资风险较大，建议公司果 断撤资。
多元化的集团公司
集团公司的各职能部门：财务、 市场营销、研发、发展战略
这种组织结构和业务结构主要的问题有两个方面：一是从组织结 构来看，集团公司的管理幅度过大，领导易于陷入日常事务中而 无法考虑公司的战略规划、资本运作、重大投资等长远发展问题。 二是同类分子公司为追求自身利益而争夺资源和市场，甚至出现 了内部的恶性竞争，导致集团公司难以形成规模经济和品牌优势。
房
工
1998年6月，公司在深交所上市，从而进 入了资本市场，为企业的发展提供了充足 的资金。
公司加大实业化建设，先后投资发展房地 产，以及生物制药、海产品养殖等高科技 产业。
成功经验：
《典型案例分析》课件
案例目标与问题概述
案例目标
明确案例分析的目标和意义，指出希望 通过案例分析解决的问题或达到的效果 。
VS
问题概述
简要概述案例所涉及的主要问题和挑战， 为后续深入分析提供线索和方向。
02
CATALOGUE
案例分析与解决方案
案例分析方法与工具
பைடு நூலகம்
案例分析方法
包括案例研究、案例比较、案例分类等，每 种方法都有其适用范围和优缺点。
筛选标准
案例应具有代表性、典型性和可复制 性，能够反映某一领域或某一问题的 突出特点，有助于深入分析和理解相 关问题。
案例背景与情境描述
背景信息
提供案例发生的时代背景、行业背景 和社会环境等基本信息，帮助读者理 解案例的宏观环境和历史脉络。
情境描述
详细介绍案例的具体情境，包括参与 主体、事件经过、相关细节等，为后 续分析提供具体场景和事实依据。
THANKS
感谢观看
要点二
理论观点
涉及劳动权益保障、城市规划理论、环境保护等方面的专 家学者观点和学说。
05
CATALOGUE
互动环节与讨论思考
问题提问与回答
问题提问
在案例分析过程中，教师或主持人应针对案例内容提出有针对性的问题，引导学生思考 并回答。
回答引导
对于学生的回答，教师应给予积极的反馈和引导，帮助学生深入思考并完善自己的答案 。
启示
从案例中获得对未来实践的启示，包括对目标设定、资源分配、风险管理等方面的思考。
建议
根据案例的经验教训和最佳实践，提出对未来实践的建议和改进措施，促进持续改进和创新发展。
04
CATALOGUE
案例拓展与相关链接
spssau_典型相关分析ppt课件
通俗上讲，即可理解为总共X组7项指标，与Y组5项指标之间，最终可由两个典型变量对进行浓缩提取表示，而且此 2个典型变量间的相关系数值均高于0.7，说明X组和Y组之间有着非常紧密的正向相关关系。
精选ppt课件2021
9
案例应用
spssau在线分析
4 输出结果
特别说明：
上表格显示共提取出5个典型变量，因而接下来共3个表格均会以5个为 准展示信息；但是仅2个典型变量呈现出显著性，因此，在具体分析时， 仅分析对应的2个典型变量即可，其余3个没有呈现出显著性的典型变量 不需要深入分析。
此表格展示出典型变量的提取情况，上表中共显示有5个典型变量被提取出来，在进行F检验时显示，其中仅2个典 型变量是呈现出0.01水平的显著性，因此，最终应该以两个典型变量为准进行后续研究。并且第一个典型变量的相关系 数值为0.763，第二个典型变量为0.706，相关系数值较高，说明典型变量之间有着紧密的正向相关关系。此步骤非常重 要，共提取出2个典型变量，并且直接得出典型变量对的相关关系情况（即X组和Y组之间的相关关系情况）。
典型冗余分析是指研究典型变量对于X组的信息提取量；也或者典型变量对于Y组的信息提取量情况。
精选ppt课件2021
7
案例应用
spssau在线分析
3 操作
本案例中X共有7项；Y共有5项。以SPSSAU分析为例，对应放入如下图：
精选ppt课件2021
8
案例应用
spssau在线分析
4 输出结果
SPSSAU共输出4个表格；表格1用于典型变量表述典型变量之间的相关关系情况；表格2和表格3用于 展示典型变量与研究变量间的数学表达式关系和相关有关系；表格4可用于典型冗余分析。
完成典型变量提取之后，接着需要分别分析典型变量与X,或者Y之间的数学表达式关系，以及典型 变量分别与X或者Y之间的关系情况；并且可结合具体情况对于典型变量进行命名。
精选ppt课件2021
9
案例应用
spssau在线分析
4 输出结果
特别说明：
上表格显示共提取出5个典型变量，因而接下来共3个表格均会以5个为 准展示信息；但是仅2个典型变量呈现出显著性，因此，在具体分析时， 仅分析对应的2个典型变量即可，其余3个没有呈现出显著性的典型变量 不需要深入分析。
此表格展示出典型变量的提取情况，上表中共显示有5个典型变量被提取出来，在进行F检验时显示，其中仅2个典 型变量是呈现出0.01水平的显著性，因此，最终应该以两个典型变量为准进行后续研究。并且第一个典型变量的相关系 数值为0.763，第二个典型变量为0.706，相关系数值较高，说明典型变量之间有着紧密的正向相关关系。此步骤非常重 要，共提取出2个典型变量，并且直接得出典型变量对的相关关系情况（即X组和Y组之间的相关关系情况）。
典型冗余分析是指研究典型变量对于X组的信息提取量；也或者典型变量对于Y组的信息提取量情况。
精选ppt课件2021
7
案例应用
spssau在线分析
3 操作
本案例中X共有7项；Y共有5项。以SPSSAU分析为例，对应放入如下图：
精选ppt课件2021
8
案例应用
spssau在线分析
4 输出结果
SPSSAU共输出4个表格；表格1用于典型变量表述典型变量之间的相关关系情况；表格2和表格3用于 展示典型变量与研究变量间的数学表达式关系和相关有关系；表格4可用于典型冗余分析。
完成典型变量提取之后，接着需要分别分析典型变量与X,或者Y之间的数学表达式关系，以及典型 变量分别与X或者Y之间的关系情况；并且可结合具体情况对于典型变量进行命名。
“阿雯选车的故事”案例分析PPT课件
3
.
该案例中针对阿雯选车，阿雯参与购买的程度较 高，并且不很了解车品牌间的差异，因此，在购买车 之前需要经历一个学习过程（树立产品信念、形成品 牌偏好、慎重选择），比如，阿雯从问身边有购车经 历的同伴到关心起精致的汽车杂志，由此，明确自己 购车的目标等等。所以，我们可以判断出阿雯的购车 行为属于复杂的购买行为。我们用消费者购买决策过 程的五阶段模型来分析。
9
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4.购买决策阶段
消费者在购买决策通常有三种： 第一，消费者认为商品质量、款式、价格等符合自
己要求和购买力，决定立即购买； 第二，消费者认为商品在某些方面还不能完全满意
或价格偏高等决定延期购买； 第三，对商品质量、价格等不满意而决定放弃购买。
该案例中显然阿雯的行为是属于第二种。阿
雯经他人的态度和自身评价选择后，确定了自己的目标，
第二，通过大量阅读积累试车，众多品牌进入阿雯的视野， 在品牌强化的诱导下，此时她开始对车每种属性上的各 种品牌确定了品牌信念，随着个人经验和选择性效果的 不同，阿雯最后锁定了别克凯越和本田飞度。
8
.
第三，阿雯对这两种不同品牌确定后进行评价与 选择。 首先针对别克凯越，从同事口碑中增 强信心，随着在车友论坛中的熟悉，她发现别 克凯越的缺陷，费油是飞度的两倍，这再次她 陷入了沉思。正好这一阶段出现了广州本田飞 度的广告，飞度以其精巧、独特、省油、新推 出的发动机强劲动力等优势属性夺得眼球。经 朋友和自己的评价，阿雯开始有明确目标，在 众多车型中继续寻找。
12
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文化因素
由于受文化教育、消费者收入、职业及居
住地域的差异，不同社会阶层的人有不同的价 值观、思维、目标，在消费需求与购买行为上 也有着趋向性。小雯是中国上海人，对于本田 飞度产于日本以及其丈夫对“海南货”的质疑， 使其放弃了最初的福美来。
跌倒护理不良事件案列分析 - 肾内科ppt课件
事件反馈
该患者已于5月4日行左股骨粗隆间骨折切开复位内固定术， 现病情好转，并于5月21日出院。
病区内做到跌倒高危100%评估，交接班时护士长或质控组 长每日进行跌倒高危人群的评估督查。重点问题及时反馈， 集中问题每周进行总结。 同时证明预防患者跌倒是一项系统工程，需要各个部门的通 力合作，例如护理人员、医生、后勤部门、物业部门等。在 今后的工作中还需要针对目前采取的措施进行质量监控。
措施三：加强护士安全防范教育与培训
1、科室组织预防跌倒的应急演练。
2、科室加强考核，重点是评估和交接班。
3、质控小组人员对跌倒评估和措施进行持续追踪，及 时反馈。 4、护士对高危患者不仅要注重宣教还要持续追踪观察患 者行为是否正确，针对性地进行指导，制定入院跌倒 健康教育操作程序，明确跌倒健康教育的时机，强调 随时提醒注意预防跌倒。
措施一：连续性评估
1、由于老年人行动能力及生活自理能力相对较差， 部分老年人主观上认为“我能行”，过高估计自己 行动能力，自理愿望强烈，因此对患者及家属的提 醒和监督更应具有针对性，强化健康教育效果。
2、与家属沟通，指导家属交接时，告诉当班护士， 家属24小时陪伴，下床活动要搀扶，外出前告知 护士。
【1】Krueger
护士长调查
责任护士已经做过相关宣教， 病人及家属表示理解并签字，但 未引起足够重视。事情发生时保 洁员刚拖完地，地面比较湿滑， 虽已摆放警示标牌，但未及时口 头提醒。
虽然近年来国内外对预防住院患者跌倒已有很多报道， 对住院跌倒患者已进行了风险评估，筛选了高危患者， 并给予反复的健康教育，但住院跌倒患者对预防跌倒的 依从性仅为30%【3】，致使仍有跌倒发生。
积极对待、持久重视患者安全
不良事件的公开交流
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典型相关是简单相关、多重相关的推广； 或者说简单相关系数、复相关系数是典型相 关系数的特例。
.
典型相关是研究两组变
量之间相关性的一种统计分析 方法。也是一种降维技术。
由Hotelling (1935, 1936)最早 提出，Cooley and Lohnes (1971)、 Kshirsagar (1972)和 Mardia, Kent, and Bibby (1979) 推动了它 的应用。
.
实例（X与Y地位相同）
.
1985年中国28 省市城市男生 (19～22岁)的调查数据。记形态指标身
高(cm)、坐高、体重(kg)、胸围、肩 宽、盆骨宽分别为X1，X2，…，X6；
机能指标脉搏(次/分)、收缩压 (mmHg) 、舒张压(变音)、 舒张压(消 音)、肺活量(ml)分别为Y1，Y2，…， Y5。现欲研究这两组变量之间的相关 性。
2
c22
Y2
• 1与2是三个X变项的线性组合。 • η1与η2代表两个. Y变项的线性组合。
二、典型相关系数及其检验
.
（一）求解典型相关系数的步骤
1.
求X，Y变量组的相关阵
R= R11
R
21
R12
R
2
2
；
2. 求矩阵 A、B
3. A(R11)1R12(R22)1R21
B(R22)1R21(R11)1R12
.
5个λ与典型相关系数
1 1 0 .8 7 4 2 2 2 0 .7 3 7 3 3 3 0 .5 1 1 0 4 4 0 .3 5 4 4 5 5 0 .1 4 8 2
.
4. 求A、B关于λi的变量系数
（求解第1典型变量系数）
Aaa 如矩A阵 关于第一特 0.7征 64的 根 3 矩阵为：
0.5298 0.4586 0.3053 0.3986 0.29190.1778a21
a21
0.09120.07010.16690.19390.00070.0168a22
a22
0.2274
0.2739
0.5489
0.0840
0.5238 0.4468a230.5436a23
0.0966 0.0376 0.0510 0.3877 0.25230.1759a24
.
（二）典型相关分析的思想
采用主成分思想寻找第i对典型(相关)变 量（Ui，Vi）：
Ui ai1X1*ai2X2*L ai,pX*p aX* Vi bi1Y1*bi2Y2*L bi,qYq* bY*
i 1,2,L m，min(p,q)m 典型相关系数 i Corr(Ui,Vi) 典型变量系数或典型权重 a、b
典型相关分析
Canonical Correlation Analysis
.
一、引言
.
（一）何时采用典型相关分析
1. 两个随机变量Y与X
简单相关系数
2. 一个随机变量Y与一组随机变量X1,X2,…,
Xp
多重相关(复相关系数)
3. 一组随机变量Y1，Y2，…，Yq与另一组随
机变量X1，X2，…，Xp 典型(则)相关系数
（2）
典型相关系数, i j
Corr(Ui
,Vj
)
0,
i j
【除前面（i 1）个CanR之外的最大者】
3 Ui、Vi的均数为0，方差为1。
.
（三）典型相关分析示意图
X1 b11 b21
b12 X2 b22
b13
X3
b23
典型典加型权相系典关数型系变数量
1
ρ11
1
c11
Y1
c21
c12
2
ρ22
4. 可以证明A、B有相同的非零特征根；
.
3. 求A或B的λi（相关系数的平方）与 i ，
i＝1,…,m，即 i i2 ；
4. 求A、B关于λi的特征根向量即变量加权系
数。
.
（二）典型相关系数计算实例
1. 求X，Y变量组的相关阵 R=
R11
R
21
R12
R
22
.
Corr（X）＝R11 Corr（X，Y）＝R12
a14
0.09150.09790.06690.037700.0061 0.0806a15
a15
0.0948 0.1421 0.1757 0.0210 0.2171 0.3142a16
a16
此外，还应 U1满 （a足 1 1X1* a1 6X6*）的方1差 。为
求解第2典型变量系数
Aaa 如矩A阵 关于第一特 0.5征 43的 根 6 矩阵为：
.
X*1，X*2，…，X*p和Y*1，Y*2，…，Y*q分别为X1， X2，…，Xp和Y1，Y2，…，Yq的正态离差标准化值。 记第一对典型相关变量间的典型相关系数为：
1 ＝Corr（U1，V1）（使U1与V1 间最大相关）
第二对典型相关变量间的典型相关系数为：
2 ＝Corr（U2，V2）（与U1、V1 无关； 使U2与V2
.
.
简单相关系数矩阵
.
简单相关系数公式符号
Corr（X）＝R11 Corr（X，Y）＝R12
Corr（Y，X）＝R21
R21 R12
.
Corr（Y）＝R22
简单相关系数 描述两组变量的相关关系的缺点
➢只是孤立考虑单个X与单个Y间的相关 ，没有考虑X、Y变量组内部各变量间的 相关。
➢两组间有许多简单相关系数（实例为30 个），使问题显得复杂，难以从整体描 述。
Corr（Y，X）＝R21
.
Corr（Y）＝R22
2. 求矩阵A、B
A(R11)1R12(R22)1R21 B(R22)1R21(R11)1R12
.
A矩阵(p×p)
.
B矩阵(q×q)
.
3. 求矩阵A、B的λ（相关系数 的平方）
AIBI0
A、B有相同的非零特征值
.
B矩阵求λ （典型相关系数的平方）
0.5298 0.4586 0.3053 0.3986 0.29190.1778a11
a11
0.09120.07010.1669 0.1939 0.00070.0168a1 2
a12
0.2274
0.2739
0.5489
0.0840
0.5238 0.4468a130.7643a13
0.0966 0.0376 0.0510 0.3877 0.25230.1759a14
间最大相关）
..... ……
第五对典型相关变量间的典型相关系数为：
5 ＝Corr（U5，V5） （与U1、V1 、…、 U4、V4
无关； U5与V5 间最大相关）
有：
12L50
.
典型相关变量的性质
1, i j
1, i j
(1) Corr(Ui,Uj ) 0, i j Corr(Vi,Vj ) 0, i j