偏最小二乘法 多元线性回归分析

资 源 简 介

偏最小二乘法 多元线性回归分析

详 情 说 明

偏最小二乘法（Partial Least Squares Regression, PLSR）是一种融合了多种统计分析方法优势的回归建模技术。它将主成分分析的降维思想、典型相关分析中的变量关联特性以及传统多元线性回归的预测能力有机结合，形成了一种更为强大的建模工具。

该方法的核心在于同时考虑自变量和因变量的数据结构，通过提取对解释因变量变异最有效的成分来建立回归模型。与传统多元线性回归不同，偏最小二乘法能够有效处理自变量间存在多重共线性的情况，这在化学计量学、经济学和生物信息学等领域尤为重要。

实施偏最小二乘回归时，算法会寻找自变量空间中能够最好解释因变量变异的潜在变量。这些潜在变量既保留了原始数据的主要信息，又最大限度地与因变量相关联。通过这种方式，PLSR既实现了数据降维，又提高了模型的预测精度和解释能力。