简述简单相关分析、复相关分析和典型相关分析的联系和区别，列出R语言实现函数

相关分析是指通过统计学方法来研究两个或多个变量之间的关系，其中包括三种不同类型的相关分析：简单相关分析、复相关分析和典型相关分析。它们的联系和区别如下：

联系：
1. 它们都是用来研究变量之间的相关关系。
2. 它们都可以用于预测和建模。
3. 它们都需要进行假设检验来确定相关性显著性。

区别：
1. 简单相关分析只考虑两个变量之间的相互影响；复相关分析则考虑多个自变量对一个因变量的影响。
2. 复相关分析可以通过逐步回归法来筛选变量，从而减少变量之间的共线性；典型相关分析则不需要筛选变量，因为它可以将多个自变量和多个因变量转换为新的变量来进行分析。
3. 典型相关分析是一种多元分析技术，它可以同时分析多个自变量和多个因变量之间的关系。

在R语言中，实现相关分析的函数如下：
1. 简单相关分析：cor.test()
2. 复相关分析：lm()、step()、anova()
3. 典型相关分析：canon.cor()、cancor()