1) Principal Component-Regression Analysis
回归-主成分混合分析
2) principal component regression
主成分回归分析
1.
The method of principal component regression was used to pH titration.
以化学计量学的观点 ,将主成分回归分析应用于酸碱滴定分析中 ,建立了主成分回归pH滴定法同时测定极弱酸碱的方法 ,拓宽了酸碱滴定分析的应用范围 。
2.
Three chemometrics methods, principal component regression (PCR), partial least-squares (PLS) and artificial neural network (ANN), are applied for quantitative determination of mixed gases.
本文用主成分回归分析、偏最小二乘回归分析和人工神经网络方法定量分析多组分混合气体的傅里叶变换红外光谱:介绍了这三种方法在多因变量气体浓度定量分析中的建模方法;对于CO、CO2、CH4等气体污染物的模拟混合光谱,建立了其混合气体的红外光谱吸光度与浓度的回归模型;结果表明用偏最小二乘回归预测的各组分浓度效果优于主成分回归分析方法,用BP神经网络方法建立的预测模型,其预测值与用标准方法测得的数值具有良好的线性关系,可用其进行混合气体的浓度预测。
3) Pooled regression analysis
混合回归分析
4) Principal Component Stepwise Regression Analysis
主成分逐步回归分析
5) principal component regression
主成分回归
1.
Research on simultaneous determination of monocyclic and polycyclic aromatic hydrocarbons in white oil by principal component regression method;
主成分回归法同时测定白油中单环及多环芳烃含量
2.
Simultaneous determination of calcium and magnesium in food by principal component regression spectrophotometry;
主成分回归-分光光度法同时测定食品中的钙、镁
3.
Simultaneous determination of vitamin B with principal component regression;
主成分回归法同时测定维生素B
6) Principle component regression
主成分回归
1.
In this paper, a new algorithm for multivariate calibration named principle component regression based on wavelet (PCRW) is proposed.
将小波变换与主成分回归相结合,提出一种新型多元校正算法——小波基主成分回归法。
2.
A new method is proposed for the voidage measurement of gas-oil two-phase flow, based on principle component regression (PCR) and partial least squares regression (PLSR), with the capacitances from 12-electrode Electrical Capacitance Tomography (ECT) system.
本文利用12电极ECT系统提供的电容测量信息,基于主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)技术,提出了一种油气两相流空隙率测量的新方法。
3.
Ridge regression(RR,principle component regression(PCR) and partial least square regression(PLSR) can all alleviate or eliminate the negative effects of collinearity at some degrees,but all fail in preceding other methods on theories and modeling effects.
结果表明,变量筛选法在处理共线性问题时,会将一些重要的解释变量排除在模型之外,从而削弱了理论的优先地位和导向功能;岭回归、主成分回归和偏最小二乘回归都能够不同程度地减轻或消除自变量共线性的不良影响,但均不能在理论和建模效果上一致地优于其他方法。
补充资料：主成分回归分析
分子式：
CAS号：
性质：以主成分为自变量进行的回归分析。是分析多元共线性问题的一种方法。用主成分得到的回归关系不像用原自变量建立的回归关系那样容易解释。
CAS号：
性质：以主成分为自变量进行的回归分析。是分析多元共线性问题的一种方法。用主成分得到的回归关系不像用原自变量建立的回归关系那样容易解释。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条