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原理,以检验因变量和自变量的方差,同时考虑它们之间的相关性。偏最小二乘回归(PLSR)是基于自变量(例如波长变化)和因变量(例如分析物的浓度)之间的线性关系的假设。它类似于主成分回归(PCR),因为它试图构建一个稀疏潜变量的矩阵,然而,不同的是,在PLS中,自变量被构建为与因变量具有高协方差。因此,PLS优化了方差解释和与因变量的相关性,而PCR在构建自在变量时没有使用响应。在预测数据时,需要评估或验证模型的准确性及其预测精度。相关系数r是变量之间线性关系强度的度量。在回归分析中,r2被称为决定系数,它是衡量自变量用来预测因变量的准确性的一个指标。r更明确地定义为:其中n表示数据对的个数。r2 ...
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