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资 源 简 介

应用背景 长期以来，模型式的方法和认识性的方法之间的界限分得十分清楚。而偏最小二乘法则把它们有机的结合起来了，在一个算法下，可以同时实现回归建模(多元线性回归)、数据结构简化(主成分分析)以及两组变量之间的相关性分析(典型相关分析)。这是多元统计数据分析中的一个飞跃。 关键技术 作为一个多元线性回归方法，偏最小二乘回归的主要目的是要建立一个线性模型：Y=XB+E，其中Y是具有m个变量、n个样本点的响应矩阵，X是具有p个变量、n个样本点的预测矩阵，B是回归系数矩阵，E为噪音校正模型，与Y具有相同的维数。在通

详 情 说 明

应用背景

多元统计数据分析是一种十分重要的技术，它可以帮助我们更好地理解数据背后的模式和规律。其中，模型式的方法和认识性的方法是两种常用的分析方法，它们之间的界限分得十分清楚。不过，偏最小二乘法则将它们有机的结合了起来，在一个算法下，可以同时实现回归建模(多元线性回归)、数据结构简化(主成分分析)以及两组变量之间的相关性分析(典型相关分析)。这是多元统计数据分析中的一个飞跃，让我们能够更加全面地了解数据所蕴含的信息。

关键技术

作为一个多元线性回归方法，偏最小二乘回归的主要目的是要建立一个线性模型：Y=XB+E，其中Y是具有m个变量、n个样本点的响应矩阵，X是具有p个变量、n个样本点的预测矩阵，B是回归系数矩阵，E为噪音校正模型，与Y具有相同的维数。在通常情况下，变量X和Y被标准化后再用于计算，即减去它们的平均值并除以标准偏差。 偏最小二乘回归是一种非常强大的工具，它可以帮助我们更好地处理复杂的数据分析问题。通过使用这种方法，我们可以更好地理解数据之间的相互关系，发现隐藏在数据背后的规律和模式，为我们提供更有价值的信息。