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偏最小二乘回归 在实际问题中，经常遇到需要研究两组多 重相关变量间的相互依赖关系，并研究用 一组变量（常称为自变量或预测变量）去 预测另一组变量（常称为因变量或响应变 量），除了最小二乘准则下的经典多元线 性回归分析（MLR）,提取自变量组主成分 的主成分回归分析（PCR）等方法外，还 有近年发展起来的偏最小二乘（PLS）回 归方法。 偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的 方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多 重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少 时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经 典回归分析等方法所没有的优点。 偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分 分析，典型相关分析和线性回归分析方法的特点 ，因此在分析结果中，除了可以提供一个更为合 理的回归模型外，还可以同时完成一些类似于主 成分分析和典型相关分析的研究内容，提供更丰 富、深入的一些信息。
