Regression)は、PCRと略されます。ここでは、PCRと呼ぶことにします。説明変数のデータXを主成分分析(PCA)を行って、主成分を得えます。PCAは、主成分の分散が最大になるように主成分を抽出します。この主成分を説明変数とし、最小二乗法によって重回帰分析を行う。主成分分析(ここでは、PCAと呼ぶことにする)と、重回帰分析を組み合わせたものが、主成分回帰(PCR)である。主成分分析を利用して、少数の線型独立な変数(主成分)を簡単に作成することができる。多重共線性の問題なく実行できます。PythonでPCRデータの前処理とか、データの種類は気にしないで実装します。(カテゴリとか数値とかバラバラです。)とりあえず、標準化だけしています。これが、PCRだと思います。Regression)は、PLSと略されます。PLSRやPLS回帰とも呼ばれます。ここでは、PLSと呼びます。説明変数間の関係に、線形従属の関係が成り立つとき、これを「完全な多重共線性がある」という。説明変数間に高い関連性がある時、多重共線性があるという。主成分分析は、観測変数から新しい変数(主成分という)を合成する分析手法です。複数の観測変数を単純化し、標本が持っている情報をうまく要約します。(PCR)PythonSummaryβshort某大学院M1データ解析を勉強しています。プログラミングPythonC++ホーム検索トップサイドバーSummaryβshort某大学院M1データ解析を勉強しています。ネットワーク分析アーカイブ2020年2月12020年1月112019年12月62019年11月22019年10月52019年9月82019年8月102019年7月42019年6月72019年5月202019年4月82019年3月112019年2月122019年1月142018年12月132018年11月202018年10月242018年9月232018年8月162018年7月112018年6月182018年5月6タイトルとURLをコピーしました。