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(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分析主成分分析-wenkub.com

2026-06-16 07:12 本頁面

　　

【正文】 Qhj=ones(px1,py)PRESShj(2:px,:)./SShj(1:px1,:)。+ones(line,1)*FF(:,1,h)39。 end PRESSh=(sum(PRESShj39。 [t,p0,w,wh,f0,FF]=fun717(px,py,[newx,newy])。 for h=1:px for j=1:line newx=X。 Y=c(:,px+1:px+py)。*39。)。,39。,39。,39。,39。) legend(39。 YY=X*FF(:,2:px+1,3)39。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%function drew(px,py,c) X=c(:,1:px)。*E0*E039。*E0。E0=c(:,1:px)。)。)。 r=r1(px+1:px+px,1:px)39。 x=norm1(X)。)。)。 r1=corrcoef([y,t])。 Y=c(:,px+1:px+py)。 fff=(sum((ccy.*ccxx.*f0(:,:,j)./ccx)39。 ccy=(covxy(1,px+1:px+py))39。 zr1=(zr(i,1:j))39。)。 end for s=1:px q(:,s)=p(1,px*(s1)+1:px*s)39。*t(:,i+2)))39。 w(:,i+2)=maxdet(B(:,px*i+1:px*i+px))。*t(:,1)))39。*t(:,1)/(t(:,1)39。*E0。 %截取標準化的因變量E0=c(:,1:px)。 % 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。for i=1:n for j=1:s c(i,j)=(C(i,j)mean(C(:,j)))/sqrt(cov(C(:,j)))。d2=max(d1)。明確了偏最小二乘回歸方法的基本原理、方法及算法步驟后，我們將做實證分析。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測模型精度的邊際貢獻有如下兩個尺度。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,則認為增加一個成分,會使預測結果明顯提高。這是,記第個樣本點的預測值為,則可以記的誤差平方和為,有 (120)定義Y的誤差平方和為,有 (121)一般說來,總是有大于,而則總是小于。采用類似于抽樣測試法的工作方式,把所有n個樣本點分成兩部分:第一部分除去某個樣本點的所有樣本點集合(共含n1個樣本點),用這部分樣本點并使用h個成分擬合一個回歸方程。再用第二部分數據作為實驗點,代入剛才所求得的回歸方程,由此求出。在多元回歸分析一章中,我們曾在調整復測定系數的內容中討論過這一觀點。如果采用拉格朗日算法，記s=－ (－1)－ (－1)對s分別求關于，和的偏導并令之為零，有 = －=0 (1 2) = －=0 (13) =－(－1)=0 (14) =－(－1)=0 (15)由式(12)~(15),可以推出記,所以,正是優化問題的目標函數值.把式(12)和式(13)寫成 (16) (17)將式(17)代入式(16),有 (18)

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