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偏最小二乘回归能有效地消除因子间的多重相关性，但从其算法特点和实际应用来看，也存在不足。例如，在算法方面，偏最小二乘提取的主成分不一定能同时保证方差和相关程度最大；在应用方面，含有较多自变量的偏最小二乘回归模型的可解释性不高。递阶偏最小二乘回归是偏最小二乘回归后续研究的成果之一，在一定程度上克服了上述不足。算例表明，递阶偏最小二乘回归模型较其他回归模型的可解释性强，较为合理。