我要用上诉代码运行canonical_correlation_test(r = ca1$cor,n=31,p = 4,q = 4)，如何修改代码

如果你已经计算出典型相关系数ca1$cor，可以直接将该系数作为函数的参数r输入，同时n、p和q也需要根据你的数据进行相应修改。修改后的函数代码如下：

canonical_correlation_test <- function(r, n, p, q, alpha) {
  
  # Calculate test statistic
  t_stat <- (n - p - 1 - q - 1) / (1 - r^2)^(1/2)
  
  # Find critical value
  df <- (p + q - 2)
  t_crit <- qt(1 - alpha/2, df)
  
  # Compare test statistic with critical value
  if (t_stat > t_crit) {
    log_canonical_vars <- log(cancor(x, y)$xcoef)
    return(log_canonical_vars)
  } else {
    return(NULL)
  }
}

你可以将ca1$cor和相应的参数输入到函数中，比如：

canonical_correlation_test(r = ca1$cor, n = 31, p = 4, q = 4, alpha = 0.05)

这将返回在显著性水平为0.05下的推荐的典型变量的对数。

相关问题

// Authorization: <schema> <token> $url_parts = parse_url($url); $canonical_url = ($url_parts['path'] . (!empty($url_parts['query']) ? "?${url_parts['query']}" : "")); $message = $http_method."\n". $canonical_url."\n". $timestamp."\n". $nonce."\n". $body."\n"; openssl_sign($message, $raw_sign, $mch_private_key, 'sha256WithRSAEncryption'); $sign = base64_encode($raw_sign); $schema = 'WECHATPAY2-SHA256-RSA2048'; $token = sprintf('mchid="%s",nonce_str="%s",timestamp="%d",serial_no="%s",signature="%s"', $merchant_id, $nonce, $timestamp, $serial_no, $sign);

这段代码看起来像是一个使用OpenSSL对HTTP请求进行签名的过程，其中包括了HTTP请求方法、请求路径、时间戳、随机字符串、请求体等信息，以及商户的私钥和证书序列号等参数。这个过程可能是为了保证请求的安全性和可靠性，防止请求被篡改或伪造。这是针对微信支付的，有关微信支付更多的信息可以参考微信支付官方文档。

找出几个（至少两个）典型学生，并分析这些学生的成绩与主成分系数的关系。test<-read.table("D:/R/R Code/5/Chap7/test_score.csv", sep=",", header=T) (R<-round(cor(test), 3)) # sample correlation matrix test_PCA<-princomp(test, cor=T) # sample PCA summary(test_PCA, loadings=T) test[c(6,7,45,30,49),] # typical students for the first PC test[c(26,33,8),] # typical students for the second PC # sample principal components of the typical students samplePC<-(round(test_PCA$scores,3))[c(6,7,45,30,49,26,33,8),] rownames(samplePC)<-c(6,7,45,30,49,26,33,8) samplePC # another way to obtain the sample principal components samplePC2<-round(predict(test_PCA),3) [c(6,7,45,30,49,26,33,8),] rownames(samplePC2)<-c(6,7,45,30,49,26,33,8) samplePC2 screeplot (test_PCA, type="lines") # scree graph ### Canonical correlation health<-read.table("D:/R/R Code/5/Chap7/health.csv",sep=",", header=T) (R<-round(cor(health),3)) R11=R[1:3,1:3] R12=R[1:3,4:6] R21=R[4:6,1:3] R22=R[4:6,4:6] A<-solve(R11)%%R12%%solve(R22)%*%R21 # matrix for the first group Y1,Y2,Y3 ev<-eigen(A)$values # common eigenvalues of both groups round(sqrt(ev),3) # the canonical correlations health.std=scale(health) # standardize the original data ca=cancor(health.std[,1:3],health.std[,4:6]) # canonical correlation analysis via R ca$cor # canonical correlations ca$xcoef # the loadings (coefficients) of the first group ca$ycoef # the loadings (coefficients) of the second group

根据代码中输出的 samplePC 和 samplePC2，我们可以找出一些典型学生，比如学生 6、7、45 和 49 在第一主成分上的得分比较高，而学生 26、33 和 8 在第二主成分上的得分比较高。

我们可以进一步分析这些典型学生的成绩与主成分系数的关系。比如，对于学生 6，在第一主成分上得分较高，我们可以查看他的具体成绩和每个指标在第一主成分上的系数。如果某个指标在第一主成分上的系数较大，说明该指标对于该学生在第一主成分上得高分有较大的贡献。类似地，我们也可以分析其他典型学生在不同主成分上的得分与指标之间的关系。

需要注意的是，主成分分析得到的主成分系数是标准化后的系数，需要通过还原公式将其转化为原始指标上的系数，才能进行实际的解释和分析。