基于成分数据若干分析方法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文的研究内容安排 | 第11-13页 |
| 第二章 预备知识 | 第13-25页 |
| ·成分数据基本概念 | 第13-14页 |
| ·主成分分析 | 第14-19页 |
| ·工作目标 | 第14-15页 |
| ·基本思路 | 第15-16页 |
| ·计算方法 | 第16-19页 |
| ·偏最小二乘回归法 | 第19-25页 |
| ·工作目标 | 第20页 |
| ·工作原理 | 第20-21页 |
| ·计算方法 | 第21-25页 |
| 第三章 成分数据的线性模型 | 第25-33页 |
| ·线性模型 | 第25-26页 |
| ·相关引理 | 第26-27页 |
| ·参数β的估计及其性质 | 第27-33页 |
| 第四章 成分数据的主成分分析 | 第33-39页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·传统主成分分析方法 | 第33-35页 |
| ·协方差矩阵的解释受到限制 | 第33-34页 |
| ·传统主成分分析是一种线性降维技术 | 第34-35页 |
| ·成分数据的主成分分析 | 第35-36页 |
| ·实例分析 | 第36-39页 |
| 第五章 成分数据的偏最小二乘回归分析法 | 第39-44页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·成分数据的偏最小二乘回归分析法 | 第39-42页 |
| ·基本思路 | 第39-40页 |
| ·基本方法 | 第40-42页 |
| ·理论分析 | 第42-44页 |
| 第六章 成分数据的小离差主成分线性回归 | 第44-50页 |
| ·小离差主成分回归模型 | 第44-46页 |
| ·成分数据的小离差主成分回归 | 第46-47页 |
| ·与成分数据偏最小二乘回归方法的比较 | 第47-48页 |
| ·应用案例 | 第48-50页 |
| 第七章 成分数据的对数衬度偏最小二乘通径分析法 | 第50-62页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·相关理论 | 第50-53页 |
| ·偏最小二乘通径模型的设定与估计 | 第53-55页 |
| ·测量模型 | 第53-54页 |
| ·结构模型 | 第54页 |
| ·模型估计 | 第54-55页 |
| ·多元成分数据的对数衬度偏最小二乘通径分析法 | 第55-59页 |
| ·偏最小二乘通径算法步骤 | 第56-58页 |
| ·多元成分数据的对数衬度偏最小二乘通径分析法 | 第58-59页 |
| ·应用案例 | 第59-62页 |
| 第八章 论文总结与展望 | 第62-64页 |
| ·论文总结 | 第62-63页 |
| ·论文展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
