(真正的好東西)偏最小二乘回歸=多元線性回歸分析典型相關(guān)分析主成分分析-預(yù)覽頁(yè)
【正文】 與因變量的數(shù)據(jù)表X={}={}。在第一個(gè)成分和 被提取后，偏最小二乘回歸分別實(shí)施X 對(duì) 的回歸以及 Y對(duì) 的回歸。為了數(shù)學(xué)推導(dǎo)方便起見(jiàn),首先將數(shù)據(jù)做標(biāo)準(zhǔn)化處理。 是的第一個(gè)軸，并且||||=1。在許多情形下,偏最小二乘回歸方程并不需要選用全部的成分進(jìn)行回歸建模,而是可以象在主成分分析一樣,采用截尾的方式選擇前m 個(gè)成分,僅用這m 個(gè)后續(xù)的成分就可以得到一個(gè)預(yù)測(cè)性較好的模型。在多元回歸分析中,曾介紹過(guò)用抽樣測(cè)試法來(lái)確定回歸模型是否適于預(yù)測(cè)應(yīng)用。若 ,則回歸方程不宜用于預(yù)測(cè)。對(duì)于每一個(gè)=1,2,…,n,重復(fù)上述測(cè)試,則可以定義的預(yù)測(cè)誤差平方和為,有 (118)定義Y 的預(yù)測(cè)誤差平方和為,有 (119)顯然,如果回歸方程的穩(wěn)健性不好,誤差就很大,它對(duì)樣本點(diǎn)的變動(dòng)就會(huì)十分敏感,這種擾動(dòng)誤差的作用,就會(huì)加大的值。是用全部樣本點(diǎn)擬合的具有h1個(gè)成分的方程的擬合誤差。在SIMCAP軟件中,指定即時(shí),增加成分就是有益的。顯而易見(jiàn), 與是完全等價(jià)的決策原則。[n,p]=size(d)。w=v(:,i)。for j=1:s v(1,j)=sqrt(cov(C(:,j)))。 % wh處理后的特征向量 % f0回歸的標(biāo)準(zhǔn)化的方程系數(shù) % FF原始變量的回歸方程的系數(shù)c=norm1(C)。A=E039。 %求最大特征向量t(:,1)=E0*w(:,1)。 % 獲得回歸系數(shù) p(:,1:px)=(E039。*F0*F039。 p(:,px*i+px+1:px*i+2*px)=(E(:,px*i+1:px*i+px)39。*t(:,i+2)/(t(:,i+2)39。 for h=1:px iw=eye(d)。 endfor j=1:py zr(j,:)=(regress1(y(:,j),t))39。 end [normxy,meanxy,covxy]=norm1(C)。 ccx=ones(py,1)*(covxy(1,1:px))。 FF(:,:,j)=[fff,ff]。 y=norm1(Y)。 Rdyt=r.^2。)。 end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function [r,Rdxt,RdXt,RdXtt,Rdxtt]=fun8x(px,py,c) X=c(:,1:px)。 [t,q,w]=fun717(px,py,[X,Y])。 RdXt=mean(Rdxt)。)。 % end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function [t,u]=TU(px,py,C) %t提取的自變量的主成分 %u 提取的因變量的主成分c=norm1(C)。A=E039。t(:,1)=E0*w(:,1)。cc(:,1)=maxdet(B)。 [line,l]=size(Y)。 subplot(1,1,1,1) bar(f0(:,:,3)) title(39。,39。,39。,39。,39。) grid on plot(YY(:,4),Y(:,4),39。 d=(iv)/4。 lsline end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function [ Qhj,Qh,prey]=crossval7(px,py,c) %px是自變量的個(gè)數(shù)； %py是因量 PRESShj=zeros(px,py)。 y=norm1(Y)。 newx(j,:)=[]。+FF(:,1,h)39。 for h=1:px [t1,p0,w,wh,f0,FF]=fun717(px,py,c)。 end SSh=(sum(SShj39。 16
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