Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择 / 开普饭

2009年,美国国家精神健康研究所推出了研究领域标准,试图通过结合不同水平测量(如脑成像和行为)的神经生物学构建中建立基础精神病学,从而超越传统的诊断类别.然而,能够整合此类多模态数据的统计方法往往容 ...

之前讨论了近似逼近算法中的蒙特卡洛模拟,除了蒙特卡洛模拟之外,还有一类近似逼近算法,称作变分推断.关于变分推断,我们要搞清楚以下三点: 变分推断是什么? 是一种逼近某个概率分布的算法. 1.用最大似然 ...

导读代谢组学是一门十分火热的研究领域,在代谢组学的数据分析中,下图你一定不陌生. 图中的同一种颜色所覆盖的区域代表同一组的样本数据,如果同组的样本都聚在一起,不同组的数据分布在不同的颜 ...

PLS-PM是一种用于研究多个观测变量的数据分析方法,其中多个观测变量可以汇总为一个潜在变量,并且潜在变量之间存在线性关系.它将主成分分析.典型相关分析和多元回归结合起来迭代估计,是一种因果建模的方法 ...

偏最小二乘路径分析(PLS-PM) 截止目前为止,网上的教程也就是这里这篇:http://blog.sciencenet.cn/home.php?do=blog&id=940864&m ...

Real-coded GA coupled to PLS for rapid detection and quantification of tartrazine in tea using FT-IR ...

<本文同步发布于"脑之说"微信公众号,欢迎搜索关注~~> 一.导读在精神分裂症的有关研究中,广泛的结构异常被持续报道,但这些异常与疾病各种各样的临床表征间的关系仍然尚 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=8652 偏最小二乘回归是一种回归形式 . 当使用pls时,新的线性组合有助于解释模型中的自变量和因变量. 在本文中,我们将使用pls在" ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=8890 主成分回归(PCR)的方法本质上是使用第一个方法的普通最小二乘(OLS)拟合来自预测变量的主成分(PC).这带来许多优点: 预测变量的数量 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=21892 引言多元统计分析中,交互作用是指某因素作用随其他因素水平的不同而不同,两因素同时存在是的作用不等于两因素单独作用之和(相加交互作用)或 ...

Cox回归模型又称为比例风险回归模型,该模型以生存结局和生存时间作为因变量,进而分析众多因素对生存期的影响,是一个典型的多因素分析方法. SPSS中就带有Cox回归模型方法,本节将带大家进行深入的了解 ...

在构建回归模型时,如果自变量X为连续性变量,回归系数β可以解释为:在其他自变量不变的条件下,X每改变一个单位,所引起的因变量Y的平均变化量:如果自变量X为二分类变量,例如是否饮酒(1=是,0=否),则 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=20531 在标准线性模型中,我们假设 .当线性假设无法满足时,可以考虑使用其他方法. 多项式回归扩展可能是假设某些多项式函数, 同样,在标准线性模 ...

回归模型中的交互项简介(Interactions in Regression) 时间:2017/10/16 20:58:09 作者:小木在回归模型中加入交互项是一种非常常见的处理方式.它可以极大的拓 ...

Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择