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principle analysis components
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各位， 你们好！ 因为我有很多变量，想做Multi-linear regression， 但是变量之间存在着multicollinearity, 所以之后 我用principle analysis components 分析出了主要的components, 然后用Multi-linear regression analyses 得到了的以components 为因子的线性模型。然后我用R算出了原来那些变量的系数，我不知道合不合理。 请各位大神帮我看看。非常感谢 ！ pcal=princomp(sub_agri211, scores=TRUE,cor=TRUE) summary(pcal) loadings(pcal) plot(pcal) pre=predict(pcal) sub_agri21$Z1=pre[,1] sub_agri21$Z2=pre[,2] lm_sub_agri21=lm(sta_day~Z1+Z2,data=sub_agri21) summary(lm_sub_agri21) Anova(lm_sub_agri21) lm_sub_agri211=update(lm_sub_agri21,.~.-Z1) summary(lm_sub_agri211) Anova(lm_sub_agri211) beta=coef(lm_sub_agri211) A=loadings(pcal) x.bar=pcal$center x.bar x.sd=pcal$scale x.sd coef=beta[2]*A[,2]/x.sd beta0=beta[1]-sum(x.bar*coef) c(beta0,coef) |
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