偏最小二乘回归及其应用

• 作者: 夏结来 蒋红卫
• 来源期刊: 第四军医大学学报
• 学科: 医学
• 关键词: 偏最小二乘 一般最小二乘 协方差
• 年，卷（期）: 2003,（3）
• 所属期刊栏目: 卫生统计
• 页码范围: 280-283
• 页数: 4页
• 分类号: R181.22
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-2790.2003.03.029

摘要

目的:研究用于多重共线性严重,尤其解释变量个数多、样本量少数据资料的一种新的稳健统计分析方法:偏最小二乘(partial least square, PLS). 方法: 采用实证方式比较PLS与一般最小二乘(ordinary least square, OLS)逐步回归的优劣. 结果: 实例分析表明,PLS对数据的拟合度和预测精度均优于另一个常用于处理多重共线性的统计方法:OLS逐步回归. 结论: PLS是一种数据"软"建模的稳健统计方法. 它无需剔除任何解释变量或样本点,具有简单稳健、易于定性解释、预测精度较高等优点,通常用于数据探索性分析,或者处理多重共线性严重资料,尤其当解释变量个数多、样本量少时很有效;其缺点主要是无法对解释变量与反应变量之间的关系作出精确的定量解释.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏结来	第四军医大学预防医学系卫生统计学教研室	108	1319	20.0	32.0
2	蒋红卫	第四军医大学预防医学系卫生统计学教研室	6	142	4.0	6.0