sas相关性分析

对于两个变量，是用它们的相关系数来衡量它们之间的线性相关关系的。当考虑一个变量与一组变量的线性相关关系时，是用它们的多重相关系数来衡量。但是，许多医学实际问题中，常常会碰到两组变量之间的线性相关性研究问题。例如，教育研究者想了解3个学术能力指标与5个在校成绩表现之间的相关性；对于这类问题的研究引进了典型相关系数的概念，从而找到了揭示两组变量之间线性相关关系的一种统计分析方法——典型相关分析。

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基因型x环境相互作用（GxE）可能导致基因型在整个环境中的性能差异。 GxE分析可用于分析基因型的稳定性和测试位置的值。 我们开发了一个Rlanguage程序（RGxE），该程序可计算单变量稳定性统计数据，描述性统计数据，合并的ANOVA，跨位置和环境的基因型F比，用于位置的聚类分析以及具有平均位置性能的位置相关性。 计算出的单变量稳定性统计数据包括回归斜率（bi），与回归的偏差（S2d），舒克拉方差（σi2），S square Wricke生态价（Wi）和Kang的产量稳定性（YSi）。 RG