Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше
Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике
На практике ковариационные матрицы совокупности неизвестны и должны быть оценены по выборке из случайных наблюдений над
По аналогии с анализом главных компонент необходимо использовать только канонические переменные с большими значениями корреляций, представляя зависимости между X и с помощью меньшего, чем числа переменных. Кроме того, если матрица не полного ранга, то имеется меньше, чем ненулевых собственных чисел или корреляций.
Чтобы получить формальный тест для проверки гипотезы относительно равенства нулю некоторых канонических корреляций совокупности, предположим, что случайные переменные имеют многомерное нормальное распределение размерности Проверка гипотезы что означает независимость X и может быть основана на статистике
где — упорядоченные по величине векторы Эта статистика асимптотически имеет х-распределение.
Тест можно модифицировать для проверки частной гипотезы, что последние канонических корреляций равны нулю используя статистику
которая асимптотически распределена как [см раздел 2.5.4, п. а)].
случайных наблюдений над 
с помощью меньшего, чем 
числа переменных. Кроме того, если матрица 
не полного ранга, то имеется меньше, чем 
ненулевых собственных чисел или корреляций.
имеют многомерное нормальное распределение 
размерности 
Проверка гипотезы 
что означает независимость X и 
может быть основана на статистике
— упорядоченные по величине векторы 
Эта статистика асимптотически имеет х-распределение.
канонических корреляций равны нулю 
используя статистику
[см раздел 2.5.4, п. а)].
