【摘 要】
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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
【机 构】
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第四军医大学预防医学系卫生统计学教研室
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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
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