主成分回帰(PCR)のメモ

主成分回帰:PCR

主成分回帰(Principal Component 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。

参考

https://datachemeng.com/wp-content/uploads/2017/06/partialleastsauares.pdf

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