【摘 要】
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当数据中变量个数远大于样本个数时,变量之间的共线性问题变得尤其突出.偏最小二乘方法作为一种潜变量方法,将原始变量通过线性组合的方式转化为几个新的潜变量用于对响应变
【基金项目】
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湖南农业大学青年自然科学基金(16QN11).
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当数据中变量个数远大于样本个数时,变量之间的共线性问题变得尤其突出.偏最小二乘方法作为一种潜变量方法,将原始变量通过线性组合的方式转化为几个新的潜变量用于对响应变量的建模解释,但变量之间复杂共线性的存在使得变量选择困难重重.本文采用主因子近似方法分离出原始变量之间的共线性信息,再进行变量选择.模拟研究表明主因子逼近方法能有效地提高变量选择的精度.
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