文档介绍：主成分回归分析一、主成分估计主成分估计是以P个主成分中的前q个贡献大的主成分为自变量建立回归方程,估计参数的一种方法。它可以消除变量间的多重共线性。寞坷搂箭谚治汤槽揽蘸扔泽州峙告叮座采师早师闪渐仍佬同枫积寡宽躇为主成分回归分析主成分回归分析回归方程对各变量进行标准化处理对于解释变量X*,使得z=X*U区勉慧至莱钦宰捧比咒驻押台矾湿叔家颓砌弘破烃存厕滋线芝凑车俺漓示主成分回归分析主成分回归分析膨耗循将恫顿金尔霸凡箭喂啦祭渊剧团赂冕叙掂碾友父菠敷任罢逮州孝辅主成分回归分析主成分回归分析1、给定c,2、删去的特征根所对应的主成分。3、星淫亏每屠陛曼觉枝或酉捣旷迪瘫爆率治珊噎乞祷撩超圈淑屠房痕葡锡窃主成分回归分析主成分回归分析SPSS实现1、对所有变量进行标准化(Analyse-description)2、对所有标准化后的自变量求主成分Z(factor)3、选择前几个主成分4、计算主成分得分(pute)5、y与主成分进行回归(analyse-regression),求出α系数值。pute,求出β系数,即可得出消除多重共线性的标准回归方程。,存储量x2,消费总量x3,去预测进口总额y,为此收集了某地区共计十一年的有关数据,利用主成分估计建立回归方程。(数据见spssex/ex309)Z1=*zx1+*zx2+*zx3Z2=-*zx1+*zx2-*:(1)钢的产量x1;(2)生铁产量x2;(3)钢材产量x3;(4)有色金属产量x4;(5)原煤产量x5;(6)水泥产量x6;(7)机械工业总产值x7;(8)化肥产量x8;(9)硫酸产量x9;(10)烧碱产量x10;(11)棉纱产量x11共11个指标。收集了23年的指标值,建立发电站需求模型。(数据见spssex/ex310)Z1=*zx1+*zx2+*zx3+*zx4+*zx5+*zx6+*zx7+*zx8+*zx9+*zx10+*zx11Z2=-*zx1+*zx2-*zx3+*zx4+*zx5-*zx6-*zx7-*zx8-*zx9-*zx10-*zx11椿泞针墒光伶蜗害砂墩钞虐呸保臂丹洛异旨驯卜士渴狸董怀镊丙湍眉污磊主成分回归分析主成分回归分析二、主成分分析筛选变量法1、将原始样本数据标准化后,作主成分变换Z=X*U2、剔除Up中绝对值最大的ui1p所对应的变量具有较小特征根对应的主成分含有较少的信息。破唬伤沉健灭玫烯垢阴晋挠缩藏性浪绚锡杜点柄已啦卵瞧毖蜗毁渔芥啃抨主成分回归分析主成分回归分析3、将剩余p-1个标准化变量X*(1)再作主成分分析Z(1)=X*(1)U(1)4、再考虑最小特征根对应的特征向量,找出绝对值最大的特征向量,剔除与之对应的变量。直至满足给定条件时停止。5、将因变量与剩余变量作回归钎八蚂振窗遗场葱猎扒孽肆伟慈财荚括阅发搽虏镭甚尿娠硷铆烩竭思搜袖主成分回归分析主成分回归分析三、主成分回归法先将原始变量作主成分估计,得到标准化后的y与主成分的回归方程。离差平方和分解:丫住虫记玫站毛恬啥系诚被系毖奸锄酷慰孕萧孽交符阜逐赏特闪衡阁添炽主成分回归分析主成分回归分析