Principal Components Regression
Principal components regression first compresses a set of correlated predictors into a few principal components — the directions of greatest variance — and then regresses the response on those components. By discarding low-variance directions, PCR stabilizes estimation in the presence of multicollinearity and high dimensionality, at the cost of choosing components without reference to the response.
Изходен запис
Цитиранията са копирани дословно от изходния запис на метода. Те не предполагат проверка на ниво твърдение.
- Jolliffe, I. T. (1982). A note on the use of principal components in regression. Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), 31(3), 300–303. · DOI 10.2307/2348005
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning (2nd ed.). Springer. · ISBN 978-0-387-84857-0
Подбрани твърдения
Твърденията са запазени в регистъра на доказателствата, всяко със собствена оценка.
Този изглед не измисля оценка на твърдение, когато регистърът няма такава.
Свързани методи
Генерирани от графа на методите и показани като предложени от машината връзки — не се предполага твърдение за доказателство.