Xというモデルで表せるとしたら,これは第1変数群Yと第2変数群Xそれぞれに対して主成分分析を行って,その主成分(合成変数)同士の相関を見ることと同義とはいえないでしょうか。21:54条件を定めてテストデータを生成して,実際に両方の方法で分析してみて結果を比較すれば解答が得られると思います。数式で結果を導くことも可能でしょう(両方の結果の明示的な関係性を示すことができるでしょうからね)。明示的な関係を示すことはできなくても,どの程度の近似性があるかを示すことは意義があることだと思います。やってみて,結果を教えてください。青木先生の本(http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/Rstat-support.html)にあるcancor2()を使って正準相関分析を行う。Y)Xの第1正準変量をf,Yの第1正準変量をgとすると,以下のような式が得られる(標準化係数)。0.13*y3この式より得られる正準得点f.scoreとg.scoreの相関係数が正準相関係数であり,これは0.66であることが解析結果から分かる。g.score)f.scoreを応答変数,g.scoreを説明変数とした単回帰モデルを解析してみる。gという回帰方程式が得られる。一方で第1変数群に対して主成分分析を行い,新たな合成変数(主成分)を作り出してみる。