【正文】 多種數(shù)據(jù)分析方法的綜合應(yīng)用。在普通多元線形回歸的應(yīng)用中，我們常受到許多限制。如此往復(fù)，直到能達到一個較滿意的精度為止。再用第二部分?jǐn)?shù)據(jù)作為實驗點,代入剛才所求得的回歸方程,由此求出。對每一個變量,定義 (122)對于全部因變量Y,成分交叉有效性定義為 (123)用交叉有效性測量成分對預(yù)測模型精度的邊際貢獻有如下兩個尺度。 % C輸入的自變量和因變量組成的矩陣 % t提取的主成分 % q為回歸系數(shù)。*t(:,1)))39。)。 Y=c(:,px+1:px+py)。 x=norm1(X)。E0=c(:,1:px)。 YY=X*FF(:,2:px+1,3)39。,39。 Y=c(:,px+1:px+py)。+ones(line,1)*FF(:,1,h)39。 end PRESSh=(sum(PRESShj39。*39。,39。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function drew(px,py,c) X=c(:,1:px)。)。)。 fff=(sum((ccy.*ccxx.*f0(:,:,j)./ccx)39。 end for s=1:px q(:,s)=p(1,px*(s1)+1:px*s)39。*t(:,1)/(t(:,1)39。for i=1:n for j=1:s c(i,j)=(C(i,j)mean(C(:,j)))/sqrt(cov(C(:,j)))。如果h個成分的回歸方程的含擾動誤差能在一定程度上小于(h1)個成分回歸方程的擬合誤差,則認(rèn)為增加一個成分,會使預(yù)測結(jié)果明顯提高。在多元回歸分析一章中,我們曾在調(diào)整復(fù)測定系數(shù)的內(nèi)容中討論過這一觀點。(2) 與 的相關(guān)程度能夠達到最大。近十年來，它在理論、方法和應(yīng)用方面都得到了迅速的發(fā)展。一、 偏最小二乘回歸的建模策略\原理\方法設(shè)有 q個因變量{}和p自變量{}。下面要討論的問題是在現(xiàn)有的數(shù)據(jù)表下,如何確定更好的回歸方程。下面比較和。i=find(d1==d2)。w(:,1)=maxdet(A)。 E(:,px*i+px+1:px*i+2*px)=E(:,px*i+1:px*i+px)t(:,i+2)*(E(:,px*i+1:px*i+px)39。*ones(1,px)。 end for j=1:py for m=1:py Rdytt(j,m)=sum(Rdyt(j,1:m)39。 end for j=1:px for m=1:px Rdxtt(j,m)=sum(Rdxt(j,1:m)39。*F0。FHL39。 lsline for i=1:py v=mod(i,4)。 prey(j,:,h)=X(j,:)*FF(:,2:px+1,h)39。))39。 [line,row]=size(x)。ZG39。 直方圖39。*F0*F039。 r1=corrcoef([x,t])。 [t,q,w]=fun717(px,py,[X,Y])。 %求回歸系數(shù)endfor j=1:px fori=1:py %生成標(biāo)準(zhǔn)化變量的方程的系數(shù)矩陣 w1=wh(:,1:j)。*E(:,px*i+1:px*i+px)。 %norm1為標(biāo)準(zhǔn)化函數(shù)y=c(:,px+1:px+py)。(2) 對于k=1,2,…,q,至少有一個k,使得這時增加成分,至少使一個因變量的預(yù)測模型得到顯著的改善,因此,也可以考慮增加成分是明顯有益的。在偏最小二乘回歸建模中,究竟應(yīng)該選取多少個成分為宜,這可通過考察增加一個新的成分后,能否對模型的預(yù)測功能有明顯的改進來考慮。X 經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)矩陣記為=(，…，)，經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)矩陣記為=(，…，)。變量多重相關(guān)問題十分復(fù)雜，長期以來在理論和方法上都未給出滿意的答案，這一直困擾著從事實際系統(tǒng)分析的工作人員。如果采用普通的最小二乘方法，這種變量多重相關(guān)性就會嚴(yán)重危害參數(shù)估計，擴大模型誤