PLS回归分析详解

简介：
PLS回归分析详解是一篇全面介绍偏最小二乘法（PLS）原理、应用及案例的文章。该方法适用于多变量数据集，尤其在自变量高度相关或样本量有限时表现优异。文中详细阐述了如何通过建立预测模型来解释因变量与多个自变量之间的关系，并提供了实用的实施步骤和注意事项。 偏最小二乘回归提供了一种处理多对多线性关系建模的方法，在变量数量众多且存在多重共线性的情况下尤其有效。当观测数据的数量较少时，这种方法相较于传统的经典回归分析方法具有明显的优势。 在进行模型构建的过程中，偏最小二乘回归结合了主成分分析、典型相关分析以及线性回归的特性。因此，除了提供一个更为合理的回归模型外，它还能完成类似于主成分和典型相关的研究内容，并提供更多深入的信息。