偏最小二乘估计优点与适用、原理、算法推导

        大家好，我是带我去滑雪，每天教你一个小技巧！今天为大家介绍偏最小二乘法（PLS），那么接下来和博主来一起学习什么是偏最小二乘估计？有何优点？原理是什么？计算方法是什么？

1、什么是偏最小二乘法（PLS）？

        PLS发展较SEM稍晚，最早是基于经济计量分析需求所提出，但却在化学计量领域获得重视与普及，目前在经管、营销、商学领域普遍通行。PLS 最早被视为数据运算的一种算则，而非具有完整应用程序的统计技术,但近年来 PLS 获得不同领域研究者的广泛重视，并应用在不同研究课题，因此逐渐被视为类似于回归的一种技术，可以说是一种新型的多元统计数据分析方法，它可以同时实现多元线性回归、主成分分析以及两组变量之间的相关分析。

2、PLS的优点

       PLS相对于LS对样本需求较少、无需分析数据符合正态分配、能够处理多构面的复杂结构模型、可同时处理反映型指标与形成型指标构面、特别适用于预测，另外PLS还是检视因果关系是否显著的有效工具。PLS可以同时实现回归建模(多元线性回归分析)、数据结构简化(主成分分析)、两组变量之间的相关性分析(典型相关分析)等三大功能。可以研究多变量间复杂关系的问题，它也是对含隐变量的结构方程模型参数的目前最常使用的估计方法。PLS可以较好的解决许多用传统多元回归方法无法解决的问题，可以说是多元统计分析中的一个飞跃。

3、PLS原理

 4、PLS计算方法推导

5、参考文献

 [1]陆洪涛. 偏最小二乘回归数学模型及其算法研究[D].华北电力大学,2014.

 [2]许凤华. 偏最小二乘回归分析中若干问题的研究[D].山东科技大学,2006.

 [3]郭婷婷. 偏最小二乘及稀疏偏最小二乘回归的应用研究[D].昆明理工大学,2015.

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