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文档简介

PLS Pls算法 一 数据的导入与处理二 提取主成分三 交叉性检验 确定主成分的个数 四 求解原始数据的回归方程的系数 一 数据的读取与处理 读取Matlab中读取Excel文档中的数据通过xlsread函数分析判断自变量 因变量 是否存在多重共线性 判断因变量与自变量是否存在相关关系rr corrcoef pz 求相关系数矩阵处理 数据的标准化处理Z标准化 偏差法标准化 运用最多的数据标准化方法是基于统计理论的偏差标准化 也叫标准差标准化 经过处理的数据符合标准正态分布 即均值为0 标准差为1 具体公式模型如下 z x 为平均数 为标准差 公式为 data zscore pz 数据标准化 data的数值代表着原始分数和母体平均值之间的距离 是以标准差为单位计算 在原始分数低于平均值时Z则为负数 反之则为正数 二 提取主成分 matrix e0 f0 f0 e0 vec val eig matrix 求特征向量和特征值82pageval diag val 提出对角线元素 val ind sort val descend w i vec ind 1 提出最大特征值对应的特征向量 得到了W1 就可以求得主成分t1 t i e0 w i 计算成分ti的得分 fori 1 n 以下计算w w 和t的得分向量 matrix e0 f0 f0 e0 vec val eig matrix 求特征向量和特征值82pageval diag val 提出对角线元素 val ind sort val descend w i vec ind 1 提出最大特征值对应的特征向量w star i chg w i 计算w 的取值 t i e0 w i 计算成分ti的得分alpha e0 t i t i t i 计算alpha i王书154页的P值chg chg eye n w i alpha 计算w 到w的变换矩阵e e0 t i alpha 计算残差矩阵e0 e 三 交叉性检验 确定主成分的个数 以下计算ss i 的值beta t 1 i ones num 1 f0 beta end 删除回归分析的常数项27pagecancha f0 t 1 i beta 见156pagess i sum sum cancha 2 求误差平方和第一个sum先把矩阵的列相加 n个样本点的拟合值的和 第二个sum是把矩阵的行相加forj 1 numt1 t 1 i f1 f0 she t t1 j she f f1 j 把舍去的第j个样本点保存起来t1 j f1 j 删除第j个观测值beta1 t1 ones num 1 1 f1 求回归分析的系数beta1 end 删除回归分析的常数项cancha she f she t beta1 求残
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