文献类型：期刊文章

作　　者：蒋红卫[1] 夏结来[1]

机构地区：[1]第四军医大学预防医学系卫生统计学教研室,陕西西安710033

出　　处：《第四军医大学学报》

基　　金：国家自然科学基金 (39770 677)

年　　份：2003

卷　　号：24

期　　号：3

起止页码：280-283

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2000、CAB、IC、ZR、核心刊

摘　　要：目的 :研究用于多重共线性严重 ,尤其解释变量个数多、样本量少数据资料的一种新的稳健统计分析方法 :偏最小二乘 (partialleastsquare ,PLS) .方法 :采用实证方式比较PLS与一般最小二乘 (ordinaryleastsquare,OLS)逐步回归的优劣 .结果 :实例分析表明 ,PLS对数据的拟合度和预测精度均优于另一个常用于处理多重共线性的统计方法 :OLS逐步回归 .结论 :PLS是一种数据“软”建模的稳健统计方法 .它无需剔除任何解释变量或样本点 ,具有简单稳健、易于定性解释、预测精度较高等优点 ,通常用于数据探索性分析 ,或者处理多重共线性严重资料 ,尤其当解释变量个数多、样本量少时很有效 ;

关 键 词：卫生统计学 偏最小二乘 PLS 一般最小二乘  OLS 逐步回归  拟合度  预测精度  比较  应用  

分 类 号：R195.1]