偏最小二乘回归与主成分回归的比较

摘要：

@@ 多元回归的建模与分析中,变量间存在多元共线性的现象十分普遍.另外,实际工作中由于种种原因会造成自变量个数p较多而观察时点数n并不多,甚至出现n＜p的情况.此外,建立的回归方程主要应用于预测.偏最小二乘回归(PLS回归),是建立在主成分分析和主成分回归基础上的一种多元数据分析方法.目前为止,偏最小二乘回归方法的价值受到专家们的充分肯定,但该方法在医学领域中应用尚少,国内卫生统计界尚未见报道.本文将对其中较为简便的Helland算法[1,2]理论加以探讨并通过实例分析与主成分回归对比,以促进该方法在医学领域中的应用.

机标关键词：最小二乘回归、主成分回归、医学领域、分析方法、应用、主成分分析、尚未见报道、建模与分析、多元共线性、卫生统计、实例分析、回归基础、回归方程、法的价值、多元数据、多元回归、变量、专家、预测、算法

所属期刊栏目：31

分类号：R1(预防医学、卫生学)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：37-39