本文介绍了R语言中典型相关分析的基本概念、分析原理和步骤，以及多维度标度分析（MDS）的原理和应用。典型相关分析用于研究两组变量间的相关性，通过主成分思想简化复杂关系。MDS则是一种揭示样品间距离的统计方法，通过距离矩阵进行多维度空间的坐标估计。文中还提供了广东和各地区经济指标的MDS分析案例。
一.基本概念和原理
典型相关分析中，当一组变量仅有两个时，可用简单相关系数衡量；当考察一组时，可用复相关进行衡量。大量的实际问题需要我们把指标之间的联系扩展到两组随机变量之间的相互依赖关系。典型相关关系就是为了解决此类问题而提出的多变量统计分析方法。它实际上是利用主成分的思想来讨论两组随机变量的相关性问题，把两组变量间的相关性研究化为少数几对变量间的相关性研究，而且这少数几对变量之间又是不相关的，以此来达到化解复杂相关关系的目的。
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二.分析原理
典型相关
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