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【主成分回归】
拼译:principal component regression
回归分析的一种。当自变量存在复共线性时,用于改进最小二乘回归的统计分析方法。霍特林1933年首先用主成分分析相关结构,1965年马西提出主成分回归。基本步骤:(1)将自变量转换为标准分;(2)求出这些标准分的主成分,去掉特征根很小的主成分;(3)用最小二乘法作因变量对保留的主成分的回归;(4)将回归方程中的主成分换成标准分的线性组合,得到由标准分给出的回归方程。
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