Ops, ficou faltando chamar o pacote cadisc:

library(candisc)

data(Rohwer, package="heplots")

X <- as.matrix(Rohwer[,6:10]) # the PA tests

Y <- as.matrix(Rohwer[,3:5]) # the aptitude/ability variables

(cc <- cancor(X, Y, set.names=c("PA", "Ability")))


-- 
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Alexandre dos Santos
Proteção Florestal
IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso
Campus Cáceres
Caixa Postal 244
Avenida dos Ramires, s/n
Bairro: Distrito Industrial
Cáceres - MT                      CEP: 78.200-000
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         alexandre.santos@cas.ifmt.edu.br
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Em 13/10/2017 18:34, sznelwar@uol.com.br escreveu:
> Eu não estou conseguindo rodar:
> > data(Rohwer, package="heplots")
> >
> > X <- as.matrix(Rohwer[,6:10]) # the PA tests
> >
> > Y <- as.matrix(Rohwer[,3:5]) # the aptitude/ability variables
> >
> > (cc <- cancor(X, Y, set.names=c("PA", "Ability"))
> + )
> Error in cancor(X, Y, set.names = c("PA", "Ability")) :
>   unused argument (set.names = c("PA", "Ability"))
> >
> Boa tarde Membros,
>
>          Estou trabalhando com análise de correlação canônica com a
> função cancor() do pacote candisc, por exemplo e segundo a função, se eu
> faço:
>
> data(Rohwer, package="heplots")
>
> X <- as.matrix(Rohwer[,6:10]) # the PA tests
>
> Y <- as.matrix(Rohwer[,3:5]) # the aptitude/ability variables
>
> (cc <- cancor(X, Y, set.names=c("PA", "Ability"))
>
> ## 5 PA variables: n, s, ns, na, ss ## with 3 Ability variables: SAT,
> PPVT, Raven
>
> ## ## CanR CanRSQ Eigen percent cum scree
>
> ## 1 0.6703 0.44934 0.81599 77.30 77.30 ******************************
>
> ## 2 0.3837 0.14719 0.17260 16.35 93.65 ******
>
> ## 3 0.2506 0.06282 0.06704 6.35 100.00 **
>
>       Eu tenho a variância explicada com o aumento das dimensões das
> variáveis resposta, mas a função não identifica quem esta em 1 e
> contribuí com 77,30%, quais estão em 2 e contribuem com 93,65%, etc.
> Gostaria de saber como faço para descobrir são as 3 variáveis respostas
> envolvidas em cada valor dado pelo teste.
>
> Obrigado
>
>
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