多协方差方法在含多个预测变量组的 PLS 回归中的应用：结构方程探索性回归
统计方法学
2008-02-12 v2 统计理论
统计理论
摘要
假设变量组 Y 依赖于 R 个主题变量组 X_1, ..., X_R。我们假设 Y 中的分量线性依赖于 X_r 中的分量。本文提出了一种多协方差准则，将偏最小二乘（PLS）回归扩展至多预测变量组情形。基于该准则，我们构建了一种 PLS 型探索性方法——结构方程探索性回归（SEER），该方法能够同时对各组进行降维并探究分量的线性模型。SEER 利用了每个组的多维结构。文中给出了一个应用实例。
引用
@article{arxiv.0802.0793,
title = {A multiple covariance approach to PLS regression with several predictor groups: Structural Equation Exploratory Regression},
author = {Xavier Bry and Thomas Verron and Pierre Cazes},
journal= {arXiv preprint arXiv:0802.0793},
year = {2008}
}