비선형 및 비대칭 정규 분포 조건에서 세 가지 변수 집합에 대한 정준 상관 분석

이 논문은 비선형 및 비대칭 정규 분포 가정을 가진 세 데이터 세트의 정준 상관 모델에서 핫링 절차 및 켄달 절차라는 두 가지 매개변수 추정 방법의 성능을 새롭게 제안된 방법과 비교하여 조사합니다. 매개변수의 추정치는 아카이케 정보 기준(AIC) 및 베이지안 정보 기준(BIC)을 사용하여 비교하여 얻어졌습니다. 정준 상관 분석(CCA)에서 가능한 최소 사례에 대한 시뮬레이션 연구가 수행되었으며, 여기서는 세 데이터 세트에 두 개의 변수가 있습니다. 즉, X = (X1, X2), Y = (Y1, Y2) 및 Z = (Z1, Z2)입니다. 왜도 수준 8개와 비선형도 5도를 혼합하여 40개의 합성 데이터 세트 조합을 생성했습니다. 각 비선형도는 비선형 함수를 나타냅니다. 선택된 함수는 실제 응용 프로그램에서 일반적으로 볼 수 있는 기본 비선형 모델을 나타내기 위해 선택되었습니다. 얻어진 결과는 핫링 절차와 제안된 방법이 선형 조건에서 정확하고 올바른 p 값을 제공하지만 비선형 경우에는 약간 다른 결과를 보였으며, 켄달은 다양한 비선형도와 다양한 왜도 수준에 대해 진정한 p 값과 멀리 떨어진 p 값을 보여주었다고 나타났습니다.