与传统多元线性回归模型相比,偏最小二乘回归的特点是:
(1)能够在自变量存在严重多重相关性的条件下进行回归建模;
(2)允许在样本点个数少于变量个数的条件下进行回归建模;
(3)偏最小二乘回归在最终模型中将包含原有的所有自变量;
(4)偏最小二乘回归模型更易于辨识系统信息与噪声(甚至一些非随机性的噪声);
(5)在偏最小二乘回归模型中,每一个自变量的回归系数将更容易解释。
在计算方差和协方差时,求和号前面的系数有两种取法:当样本点集合是随机抽取得到时,应该取1/(n-1);如果不是随机抽取的,这个系数可取1/n。