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第二十七章偏最小二乘回归分析在实际问题中经常遇到需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系并研究用一组变量常称为自变量或预测变量去预测另一组变量常称为因变量或响应变量除了最小二乘准则下的经典多元线性回归分析提取自变量组主成分的主成分回归分析等方法外还有近年发展起来的偏最小二乘回归方法偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法特别当两组变量的个数很多且都存在多重相关性而观测数据的数量样本量又较少时用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点偏最小二乘回归分析在建模过程中集中
第二十七章 偏最小二乘回归分析
在实际问题中，经常遇到需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系，并研究用
一组变量（常称为自变量或预测变量）去预测另一组变量（常称为因变量或响应变量），
除了最小二乘准则下的经典多元线性回归分析（MLR ），提取自变量组主成分的主成
分回归分析（PCR）等方法外，还有近年发展起来的偏最小二乘（PLS）回归方法。
偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很
多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归
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