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PLS的基本性质扩展与改进策略：以战略管理实证数据为例

[数学建模小论文]
                        作者：王希泉周海炜谢小韦

    论文关键词：偏最小二乘回归管理优势劣势

    论文摘要：偏最小二乘回归（PLS）应用价值广泛，在战略管理研究中，尤其是以企业样本为主要分析单位时，偏最小二乘回归良好的数学性质，如交叉有效性原则、对样本量需求小和多重共线性的诊断等优势发挥的非常明显。同时偏最小二乘回归在组织与管理研究中也存在较明显的不足，针对不足运用一个战略管理领域企业实地调研的实例对偏最小二乘回归的劣势进行否证式的说明与论证。


　　偏最小二乘回归（以下简称PLS）是一种先进的多元统计分析方法，主要应用于建立多因变量的统计关系。在回归分析中，当自变量与因变量的个数都很多，并且在自变量以及因变量之间都存在较严重的多重共线时，如果采取一般的多元回归方法，其分析的可靠性极低，而采取偏最小二乘(PLS)回归分析的建模方法，可以很好的解决这个问题。


　　1.主成分回归和偏最小二乘回归法的基本思想：

    主成分回归基本思想：观察n 个样本点，得到因变量y 和p 个自变量

关系，设自变量

= (

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投稿人：ad520

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