用公式表示为:CV=σ/μ5.线性分析验证: 考虑预测对象发展变化本质基础上,分析因变量随一个自变量变化而变化的关联形态,借助回归分析建立它们因果关系的回归方程式,描述它们之间的平均变化数量关系,据此进行预测或控制。基本原理 假设预测目标因变量为Y,影响它变化的一个自变量为X,因变量随自变量的增(减)方向的变化。...
(1-5)3、主成分回归分析主成分回归分析(principal component regression analysis,PCR)是在主成分分析的基础上,利用各主成分的互不相关性,以主成分作为新的自变量进行回归的方法。主成分回归分析可以消除多重共线性的问题。...
(数据标准化:用观察值减去该变量的均数,然后除以标准差所得,标准化后数据的均数为0,标准差为1,经标准化的数据都是没有单位的纯数量。) ...
降维方法用低维空间代替原始的高维变量空间。例如,投影方法,主成分回归(PCR)和偏最小二乘(PLS)回归通过用较大方差的一些潜在变量或主成分替换原始变量来使用,以减少共线性,频带重叠和与感兴趣的属性无关的冗余噪声的影响。然而,PCR和PLS全谱通常遭受这样的事实:与原始变量相比,潜在变量难以解释。...
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