首先感谢扫描上传者。 偏最小二乘回归分析是从应用领域中提出的一种新型多元数据分析方法。20多年来，它在理论和应用方面都已经得到迅速的发展。偏最小二乘回归分析主要适用于多因变量对多自变量的回归建模，并可以有效地解决许多用普通多元回归无法解决的问题，诸如克服变量多重相关性在系统建模中的不良作用以及在样本容量小于变量个数的情况下进行回归建模等。而且它还可以将回归建模、主成分分析以及典型相关分析的基本功能有机地结合起来。 　　1999年在国防科技图书出版基金的资助下，本书作者之一王惠文教授曾出版了专著《偏最小二乘回归方法及其应用》。本书将在该专著的基础上，更加全面地体现偏最小二乘回归的理论与应用的前沿

文档是专门用于做偏最小二乘法PLS工具SIMCA-P的中文使用手册。介绍如何使用SIMCA-P，以及结果的解释。

偏小二乘法检验matlab代码PLSR-ANFIS 介绍 PLSR-ANFIS是一个 MATLAB 软件包，它同时使用偏最小二乘回归 (PLSR) 和自适应网络模糊推理系统 (ANFIS) 在一组自变量 ( X ) 和因变量之间建立预测模型。变量 ( Y )。 该模型采用如下两阶段方法： 阶段1： 第 1 部分：使用 PLSR，建立预测模型来估计Y。 这表示为YP 。 第 2 部分：使用 PLSR，建立预测模型来估计YP的误差。 这表示为ErrP或预测错误。 阶段 2：使用 ANFIS 建立预测模型来估计Y ，使用YP和ErrP作为其输入。 这表示为modYP 。 如何使用代码？ MCode 目录下有几个 MATLAB 代码可用。 两个主要功能是： [result, detail]=train_PLSR_ANFIS(X,Y,inputMFTypes,mfNum) 和 [modYP,YP,ErrP]=eval_PLSR_ANFIS(X,PLSR_ANFIS_Result) 顾名思义，第一个用于训练和建立建议的两阶段模型，第二个用于在新数据集上评估模型。 还有两个测试文件可用，展示了如何使

偏小二乘法检验matlab代码铁匠QSM 版权所有 (C) 2021 Valentinos Zachariou，肯塔基大学（有关详细信息，请参阅许可证文件）。 Ironsmith 提供的第三方软件受其自身许可和版权的约束（详情请参见第 7 节）。 该软件仅为研究目的而开发，并非临床工具。 描述： Ironsmith 是一个全面的、全自动的管道，用于创建和处理定量磁敏图 (QSM)，从皮层下和皮层大脑区域提取基于 QSM 的铁浓度，并使用每个 ROI SNR 措施评估 QSM 数据的质量。 Ironsmith 还可以过滤掉每个 ROI 异常值 QSM 值（例如与大静脉相关的值），并为 QSM 重建提供精确的仅 CSF 参考区域，以最大限度地减少部分体积效应。 铁匠可以执行以下任务： a) 使用 MEDI 工具箱自动从 GRE DICOM 图像创建 QSM 地图的过程（有关详细信息，请参阅第 7 节） 。 b) 将 MPR 或多回波 MPR (MEMPR) T1 图像注册到 QSM 地图，然后使用 FreeSurfer 将这些图像分割成 89 个 ROI （第 8 节中的 ROI 列表）

偏小二乘法检验matlab代码GeneExp_and_CNV_FCsignatures 用于再现 AHBA 基因表达空间模式与 16p11.2 缺失和 22q11.2 缺失的 FC 特征之间关联结果的脚本。 请引用：。 依赖关系 该代码是在 R2019b 中编写和测试的，还包括重现报告的分析和统计数据所需的数据。 脚本可以直接运行以重现偏最小二乘回归 (PLSR) 分析和每个基因分析的相关性。 此外，还包含一个 R 脚本以使用 和 制作直方图。 分析 调用偏最小二乘回归 (PLSR) 和每个基因相关性分析。 运行： script_call_PLSR_and_CorrPerGene.m 这将调用以下脚本： 1： code/script1_call_PLSR_nodal_and_regional.m 然后 2： code/script2_call_CorrPerGene.m PLSR 结果（解释的百分比方差 (PCTVAR) 和 p 值）以及 CorrPerGene 结果（Pearson r、p 值、FDR p 值）作为 .xlsx 文件保存在data文件夹中。 最后，可以使用 16p11

偏最小二乘算法（PLS）MATLAB实现+实例

作者: 王惠文 出版社: 国防工业出版社 出版年: 1999 ISBN: 9787118019759 偏最小二乘回归分析是从应用领域中提出的一种新型多元数据分析方法。近十几年来，它在理论和应用方面都已得到迅速的发展。偏最小二乘回归分析主要适用于多因变量对多自变量的线性回归建模，并可以有效地解决许多用普通多元性回归无法解决的问题，诸如：克服变量多重相关性在系统建模中的不良作用以及在样本容量小于变量个数的情况下进行回归建模等。而且它还可以将回归建模、主成分分析及典型相关分析的基本功能有机地结合起来。 本书从适合应用人员理解的角度出发，深入浅出地介绍了偏最小二乘回归分析的最新理论成果和应用技术，其中也包括作者近年来在该领域的研究工作。 作者简介 · · · · · · 王惠文是北京航空航天大学复杂数据分析中心主任，经济管理学院教授、博士生导师。主要研究经济管理系统中的数据采集、复杂类型数据分析方法、系统评估方法，以及预测方法等。先后主持国家级、部级以及自然科学基金国际合作项目。出版三部学术专著，发表论文50余篇。研究成果曾于1996、1999年两次获得中国航空工业总公司科技进步二等奖;1997年获航空基础科学基金优秀项目一等奖；1998年、2000年两次获得国家自然科学基金优秀项目奖；2000年获北京市科技进步三等奖，2000年、2001年两次获得北京政协优秀提案奖。2000年入选中国教育部《跨世纪优秀人才培养计划》；2001年获得国家杰出青年科学基金。在教学方面，曾两次获得北航优秀教学成果二等奖等荣誉。 第一章 绪论 1 1.1 引言 1 1.2 数据表的基本知识 5 1.2.1 样本点空间 6 1.2.2 变量空间 7 1.2.3 数据的标准化处理 8 第二章 一元线性回归分析 12 2.1 一元线性回归模型 12 2.1.1 回归分析所研究的问题 12 2.1.2 一元线性回归的总体模型 14 2.2 最小二乘估计方法 17 2.2.1 最小二乘估计方法的推导 17 2.2.2 高斯-马尔科夫定理 19 2.2.3 其他性质 24 2.3 拟合效果分析 25 2.3.1 残差的样本方差 26 2.3.2 测定系数 28 2.4 显著性检验 32 2.4.1 回归模型的线性关系检验 32 2.4.2 回归参数的显著性检验 36 2.4.3 残差分析 39 第三章 多元线性回归分析 42 3.1 多元线性回归模型 42 3.1.1 高斯-马尔科夫假定 42 3.1.2 最小二乘估计量 43 3.1.3 最小二乘估计量的几何意义 45 3.2 模型效果分析 45 3.2.1 残差的样本方差 45 3.2.2 复测定系数 46 3.2.3 抽样测试法 50 3.2.4 F检验 51 3.2.5 回归参数的显著性检验 52 3.3 偏相关系数 53 3.3.1 偏相关系数的定义 54 3.3.2 偏相关系数的检验 56 3.4 变量筛选方法 57 3.4.1 偏F检验 57 3.4.2 向前选择变量法 58 3.4.3 向后删除变量法 59 3.4.4 逐步回归法 59 第四章 多重相关性问题 67 4.1 多重相关性的含义 67 4.2 多重相关性的危害 70 4.3 多重相关性的论断 78 4.3.1 经验式诊断方法 78 4.3.2 方差膨胀因子 81 4.4 岭回归分析 82 4.4.1 岭回归估计量 82 4.4.2 岭回归估计量的性质 84 4.5 其他补救方法简介 88 第五章 表内成分的提取方法--主成分分析 91 5.1 工作目标与计算方法 91 5.1.1 主成分分析的工作目标 91 5.1.3 计算方法 94 5.1.4 主成分的基本性质 97 5.2 主成分分析的五个侧面 99 5.2.1 携带最多的数据变异信息 100 5.2.2 解释惯量达到最大值 100 5.2.3 最小二乘原则 102 5.2.4 样本点间的相似性改变最小 102 5.2.5 对原始变量系统有最佳的综合能力 104 5.2.6 总结 106 5.3 辅助分析技术 107 5.3.1 精度分析 107 5.3.2 解释主成分 108 5.3.3 特异点的发现 110 5.3.4 样本点在主超平面上的表现质量 112 5.3.5 数据重构 112 5.3.6 水平因子 114 5.4 变量多重相关性对主成分分析的危害 116 5.5 案例分析 119 第六章 表间成分的提取方法--典型相关分析 125 6.1 工作目标与计算方法 125 6.1.1 典型相关分析的工作目标 126 6.1.2 计算方法 128 6.2 基本性质 130 6.2.1 典型成分的直交性 131 6.2.2 相

matlab计算偏最小二乘法的程序-matlab计算偏最小二乘法的程序.rar 偏最小二乘法 1建模原理 2计算方法推导 3交叉有效性 附录（源程序）

偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。 偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析，典型相关分析和线性回归分 析方法的特点，因此在分析结果中，除了可以提供一个更为合理的回归模型外，还可以 同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容，提供更丰富、深入的一些 信息。

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