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文档简介

1、.,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

2、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.sasDMlog;clear;output;clear;odsrtffile=D:sas200312.3.rtf;PROCIMPORTOUT=exm16_2DATAFILE=D:sas2003exm16_2.xlsDBMS=EXCEL2000REPLACE;SHEET=Sheet1;GETNAMES=YES;RUN;procregdata=exm16_2;modely=x1x2x3/tolvifcollin;procprincompdata=exm16_2out=out1prefix=z;varx1-x3;run;procprintdata=out1;titleoutput:out1;procregdata=out1;modely

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