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主成分回归分析可应用于哪些具体的方面?还有主成分回归分析与多元线性回归的区别?
如题所述
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第1个回答 2012-08-22
很广哦,各行各业都可以用。
主成分是把主要因素考虑进去,次要成分不考虑。
多元线性回归是眉毛胡子一把抓,各个因素都考虑,得出的关系函数是线性的。
追问
不是这样的,主成分分析虽然是一种降维方法,但主因子中都已考虑了原有变量。并不是直抽出原有变量中的主要变量因子。
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请问
主成分回归与多元线性回归的区别
是什么
答:
所谓
主成分回归的
意思是先把众多的自变量指标进行
主成分分析
,然后用提取出来的几个主成分作为自变量进行
多元线性回归
,主要是解决自变量之间共线性的问题 所谓主成分回归还是多元线性回归而已
什么是
主成分回归
答:
接下来,拟合具有两个主要成分的PCR模型。第一步是X使用该pca函数执行
主成分分析
,并保留两个主成分。然后,PCR只是这两个
成分的
因变量的
线性回归
。当变量具有非常不同的可变性时,通常首先通过其标准偏差来规范每个变量。从某种意义上说,上图中的比较并不合理 - 通过观察双组分PLSR模型预测因变量的程...
主成分分析与
偏最小二乘法的异同
答:
一、主成分分析在市场细分中的应用
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主成分分析和
因子分析有什么
区别?
答:
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在实际的应用过程中,主成分分析常被用作达到目的的中间手段,而非完全的一种分析方法,提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。而因子分析就是一种完全的分析方法,可确切的得出公共因子。参考资料来源:百度百科-因子分析 参考资料来源:百度百科-主成分分析 ...
多元
统计在数据
分析
中的
应用
答:
1、回归分析 回归分析中的一元或
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预测连续型数据,如股票预测和违约损失率预测等 2、判别分析 判别
分析和回归分析
中的Logistic回归(逻辑回归)可用于预测类别型数据,这些数据通常都是二元数据或者可以转换为二元数据,例如:欺诈与否、流失与否、信用好坏等。3、聚类分析 聚类分析是在不...
回归分析的
认识及简单
运用
答:
回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,分为回归和多重回归分析;按照自变量的多少,可分为一元
回归分析和多元回归分析
;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为
线性回归分析
和非线性回归分析。如果在回归分析中,只包...
主成分分析
法适用
于哪些
问题
答:
在
多元回归
中,主要解决变量间的共线性问题,避免回归稀疏的不合理现象;在因子分析、聚类分析、判别分析中用于减少变量个数,即降维;在综合评价中,还可以作为确定变量权重的依据。
主成分分析
法 主成分分析是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组...
主成分分析
法
和
聚类分析法
的区别
答:
主成分分析
法在过程中产生新变量,而聚类分析法在过程中没有产生新变量。主成分分析法:一种数学变换的方法, 它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量,这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。聚类分析法:理想的多变量统计技术,主要有分层聚类法和迭代聚类法。是研究分类的一种...
多元线性回归
,
主成分回归和
偏最小二乘
回归的
联系
与区别
答:
做
多元线性回归分析的
时候,有可能存在多重共线性的情况,为了消除多重共线性对回归模型的影响,通常可以采用
主成分回归和
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