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文档简介
主成分回归分析方法 冯跃华 参考 sas统计分析与应用 从入门到精通 汪海波等 1 主成分分析除减少自变量的个数外 主成分分析可以用来解决自变量共线性的问题 2 线性回归分析要求自变量是相互独立的 但是在实际应用中 经常会遇到自变量相关的问题 好的可行的方法 借助于主成分分析 用主成分回归求回归系数 即先用主成分分析法计算出主成分表达式和主成分得分变量 而主成分得分变量是相互独立的 因此可以将因变量对主成分得分变量回归 然后将主成分的表达式代回到回归模型中 即可得到标准化自变量与因变量的回归模型 最后将标准化自变量转为原始自变量 具体步骤 1 用主成分分析法计算出主成分表达式和主成分得分变量 将贡献小的主成分舍去 即求得Z WX 2 用回归分析法将因变量对主成分得分变量进行回归 得到因变量关于主成分得分变量的回归模型 即求得y AZ 3 将主成分的表达式代回到回归模型中 即可得到标准化自变量与因变量的回归模型 即得到y AZ A WX BX4 将标准化自变量转换为原始自变量 即可得到原始自变量与因变量的回归模型 例 某学校20名一年级女大学生体重 公斤 胸围 厘米 肩宽 厘米 及肺活量 升 实测值如表所示 试对影响女大学生肺活量的有关因素作多元回归分析 核心程序 例16 2 1 sasDM log clear output clear odsrtffile D sas2003 12 3 rtf PROCIMPORTOUT exm16 2DATAFILE D sas2003 exm16 2 xls DBMS EXCEL2000REPLACE SHEET Sheet1 GETNAMES YES RUN procregdata exm16 2 modely x1x2x3 tolvifcollin procprincompdata exm16 2out out1prefix z varx1 x3 run procprintdata out1 title output out1 procregdata out1 modely z1z2 stb run quit odsrtfclose 核心结果 2020 3 16
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