【正文】 for h=1:px [t1,p0,w,wh,f0,FF]=fun717(px,py,c)。 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)。,39。 [line,l]=size(Y)。 % 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)。 end%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function [r,Rdxt,RdXt,RdXtt,Rdxtt]=fun8x(px,py,c) X=c(:,1:px)。 FF(:,:,j)=[fff,ff]。 for h=1:px iw=eye(d)。 % 獲得回歸系數(shù) p(:,1:px)=(E039。for j=1:s v(1,j)=sqrt(cov(C(:,j)))。在SIMCAP軟件中,指定即時(shí),增加成分就是有益的。在多元回歸分析中,曾介紹過用抽樣測(cè)試法來確定回歸模型是否適于預(yù)測(cè)應(yīng)用。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。偏最小二乘回歸方法在統(tǒng)計(jì)應(yīng)用中的重要性主要的有以下幾個(gè)方面：（1）偏最小二乘回歸是一種多因變量對(duì)多自變量的回歸建模方法。在一次偏最小二乘回歸分析計(jì)算后，不但可以得到多因變量對(duì)多自變量的回歸模型，而且可以在平面圖上直接觀察兩組變量之間的相關(guān)關(guān)系，以及觀察樣本點(diǎn)間的相似性結(jié)構(gòu)。如果要，能分別很好的代表X與Y中的數(shù)據(jù)變異信息，根據(jù)主成分分析原理，應(yīng)該有Var()maxVar()max另一方面，由于回歸建模的需要，又要求對(duì)有很大的解釋能力，有典型相關(guān)分析的思路，與的相關(guān)度應(yīng)達(dá)到最大值，既r（，）max因此，綜合起來，在偏最小二乘回歸中，我們要求與的協(xié)方差達(dá)到最大，既Cov(，)=r(，) max正規(guī)的數(shù)學(xué)表述應(yīng)該是求解下列優(yōu)化問題，既 因此，將在||||=1和||||=1的約束條件下，去求()的最大值。另外,再采用所有的樣本點(diǎn),擬合含h 個(gè)成分的回歸方程。d1=d*ones(p,1)。*F0*F039。*t(:,i+2)/(t(:,i+2)39。 %normxy標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)矩陣 %meanxy每一列的均值 %covxy每一列的方差 ccxx=ones(py,1)*meanxy(1,1:px)。 RdYt=mean(Rdyt) for m=1:px RdYtt(1,m)=sum(RdYt(1,1:m)39。 for m=1:px RdXtt(1,m)=sum(RdXt(1,1:m)39。B=F039。TZBFB39。+39。 newy(j,:)=[]。 % 錯(cuò)位 Qh=ones(px1,1)PRESSh(2:px,1)./SSh(1:px1,1)。 newy=Y。GPK39。SG39。w(:,1)=maxdet(A)。 Rdxt=r.^2。 r=r1(py+1:px+py,1:py)39。 f0(i,:,j)=(w1*zr1)39。 % maxdet為求最大特征值的函數(shù) t(:,i+2)=E(:,px*i+1:px*i+px)*w(:,i+2)。F0=c(:,px+1:px+py)。附 錄function w=maxdet(A)%求矩陣的最大特征值[v,d]=eig(A)。第二部分是把剛才被排除的樣本點(diǎn)代入前面擬合的回歸方程,得到在樣本點(diǎn)上的擬合值。記是的第一個(gè)成分，=。（3）偏最小二乘回歸之所以被稱為第二代回歸方法，還由于它可以實(shí)現(xiàn)