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标题: 一般什么情况下用偏最小二乘回归? [打印本页]

作者: Reader_Founder 时间: 2013-8-18 19:07
标题: 一般什么情况下用偏最小二乘回归?
与一般的线性回归相比相比，效果哪个更好些?
过来人谈谈经验吧~
在线等，谢谢~

作者: magic2728 时间: 2013-8-18 19:28
偏最小二乘回归用在当解释变量之间的相关关系较强时，需要先去相关提取主成分，然后再执行回归分析的步骤。而一般的回归直接就进行了，这就是区别。

作者: Reader_Founder 时间: 2013-8-18 19:30

magic2728 发表于 2013-8-18 19:28
偏最小二乘回归用在当解释变量之间的相关关系较强时，需要先去相关提取主成分，然后再执行回归分析的步骤。 ...

嗯，谢谢了，2楼好多次回答我的问题了

作者: 净心、精心 时间: 2013-8-18 19:32
偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模方法，也别是当两组变量的个数很多，切都存在多重相关性，而且观测数据的数量又较少时，用偏最小二乘回归建立比较好

作者: Reader_Founder 时间: 2013-8-18 19:39

净心、精心发表于 2013-8-18 19:32
偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模方法，也别是当两组变量的个数很多，切都存在多重相关性，而且观 ...

多对多?方便举个例子吗？
谢谢~

作者: 净心、精心 时间: 2013-8-18 20:03

Reader_Founder 发表于 2013-8-18 19:39
多对多?方便举个例子吗？
谢谢~

你看看吧

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作者: Reader_Founder 时间: 2013-8-18 20:15
课件我也有，关键是想听听深入浅出的见解，

作者: Reader_Founder 时间: 2013-8-18 20:15

净心、精心发表于 2013-8-18 20:03
你看看吧

谢谢~

作者: 江湖小虾米 时间: 2013-8-19 00:14
同问。在书上看到偏最小二乘回归适合于分析两组多重相关变量间的相互关系，即当两组变量个数很多，且都存在多重相关性、样本数据又比较少的情况。优点是集中了主成分分析、典型相关分析和线性回归方法的特点。得到的结果是每一个因变量用所有自变量的线性组合表示。所有的自变量都出现在表达式中，如果自变量的个数很多呢？这点我不理解
比如2012年国赛的A题：葡萄酒评价的第三问，分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。从适用范围看，似乎用偏最小二乘回归比较合适，但是葡萄和葡萄酒的理化指标那么多，应该先进行筛选剔除部分变量，这样看用偏最小二乘似乎又不合适了。
希望熟悉或用过该方法的高手能详细讲一下

作者: feihong2012 时间: 2013-9-5 15:24
学习一下。

作者: 刘冰 时间: 2013-9-5 15:49
http://www.madio.net/forum.php?m ... &fromuid=703811

作者: 数学中国user 时间: 2014-7-25 21:46
当然是偏最小二乘回归更好一些了，你如果预测可以试试神经网络和灰色预测算法。

作者: kedi87135 时间: 2014-8-6 22:33
学习了，谢谢~~~~~~~~

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