偏最小二乘概述 操作步骤 示例 数据 另请参见
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使用偏最小二乘 (PLS) 执行具有一个或多个响应的非最小偏倚二乘回归。当您的预测变量高度共线或预测变量的数量大于观测值，以及顺序最小二乘回归失败或生成了标准误很高的系数时，PLS 特别有用。PLS 将预测变量数减少为一组不相关的分量，并对这些分量执行最小二乘回归。在具有连续或类别预测变量或者多项式模型时，可以使用偏最小二乘。
PLS 拟合单个模型中的多个响应变量。由于 PLS 以多元方式对响应建模，因此结果可能显著不同于为响应单独计算得到的结果。仅当多个响应相关时才将它们集中在一起进行建模。有关详细信息，请参见 [14] 和 [20]。
响应：输入一个或多个包含响应 (Y) 的列。
模型：输入模型中的项。有关详细信息，请参见指定模型 － 偏最小二乘。
类别预测变量（可选）：输入已在模型中指定的类别项。
最大分量数：键入要计算或交叉验证的分量数。默认情况下，Minitab 计算或交叉验证 10 个分量或预测变量数（其中较小者）。您输入的分量数不应该大于预测变量数。