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一般什么情况下用偏最小二乘回归?

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    发表于 2013-8-18 19:07 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    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~
    zan
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    magic2728 实名认证    中国数模人才认证   

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    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。

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    Reader_Founder  嗯,谢谢了,2楼好多次回答我的问题了  详情 回复 发表于 2013-8-18 19:30
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    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
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    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

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

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    净心、精心  你看看吧  详情 回复 发表于 2013-8-18 20:03
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    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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    Reader_Founder  谢谢~  详情 回复 发表于 2013-8-18 20:15
    签到抢第一,评论来这里,不来怎么办,群众说了算。。。。。。。。。。
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        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
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