化學計量學-主成分分析-倪力軍

主成分分析及其在回歸分析中的應用

PrincipalComponentAnalysis（PCA）AndItsApplicationinRegression主成分分析的直觀譬喻小學各科成績的總體評估：a1×語文＋a2×數(shù)學＋a3×自然＋a4×社會科學

確定權重系數(shù)的過程就可以看作是主成分分析的過程，得到的加權成績總和就相當于新的綜合變量——主成分什么是主成分分析？推而廣之，當某一問題需要同時考慮好幾個因素時，我們并不對這些因素個別處理而是將它們綜合起來處理，這就是PCA。

這樣綜合處理的原則是使新的綜合變量能夠解釋大部分原始數(shù)據(jù)方差。什么是主成分分析？主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,簡稱PCA)是一種常用的基于變量協(xié)方差矩陣（相關矩陣）對信息進行處理、壓縮和抽提的多元統(tǒng)計方法。為什么要進行主成分分析？有時這些信息往往是重疊與冗余的：即數(shù)據(jù)矩陣中存在相關的行或列測試數(shù)據(jù)矩陣表示信息的載體PCA能將許多相關性很高的變量轉(zhuǎn)化成彼此互相獨立的變量：即用個數(shù)較少的、能解釋大部分原始數(shù)據(jù)方差的變量去替代大部分原始變量一個例子例6-1：亮氨酸和異亮氨酸是同分異構(gòu)體，在合成亮氨酸的反應中副產(chǎn)物異亮氨酸的的分離十分困難，希望采用紫外分光光度法分析反應產(chǎn)物中目標化合物亮氨酸的含量。

亮氨酸、異亮氨酸溶液在適當條件下可與茚三酮反應，生成有色絡合物。以試劑空白作參比，采用口徑為1cm的比色皿、在530nm到590nm間每隔4nm可測得亮氨酸和異亮氨酸溶液的紫外光譜如下圖所示。步驟1—構(gòu)造建模樣品、采集其光譜配制不同濃度的亮氨酸、異亮氨酸組成的16個混合樣品（設其濃度矩陣為），測得其在546-594nm間12個波長點下的紫外吸光度（記其吸光度矩陣為）。根據(jù)多組分、多通道Lamber-beer定律2-4(b)有（6-2）步驟2—求吸光度系數(shù)矩陣由（4-14）可得上式的最小二乘多元線性回歸解為：（6-3）將16個建模樣品的濃度矩陣X與吸光度矩陣Y代入上式可得：步驟3—模型的檢驗配制3個混合樣本(記其濃度矩陣為，測定這3個樣本在對應波長下的吸光度矩陣則求解上式，有：（6-5）將B矩陣及代入上式可得3個檢驗集樣本的濃度矩陣如下表為什么根據(jù)Lamber-beer定律

建立的多元線性回歸模型誤差很大16個建模樣本由光學性質(zhì)非常接近的兩個物質(zhì)混合而成，故其濃度矩陣的行向量之間高度線性相關；因此由（6-3）求得的吸光度系數(shù)矩陣B的行向量高度相關；造成（6-5）中的逆矩陣計算誤差很大。本例說明，當原始數(shù)據(jù)矩陣中的信息存在較高的相關性時，不對其進行信息壓縮和抽提、不消除原始信息間的相關性就直接用其建模和預測會造成分析結(jié)果的荒謬與不可信。

主成分分析是一種非常常用的、有效的信息壓縮方法，可以消除原始信息的冗余和相關性。為什么要根據(jù)方差確定主成分？情形II下總分的方差為0，顯然不能反映三個學生各科成績各有所長的實際情形。對主成分的要求希望能用一個或少數(shù)幾個綜合指標（分數(shù)）來代替原來分數(shù)表做統(tǒng)計分析，而且希望新的綜合指標能夠盡可能地保留原有信息，并具有最大的方差。

主成分與原始變量間的關系選擇加權系數(shù)a11，a12，…a1p是要能使PC(1)得到最大解釋方差的能力,而PC(2)則是能對原始數(shù)據(jù)中尚未被PC(1)解釋的差異部分擁有有最大解釋能力，若以此類推，我們可以找出m個PC出來(m≦p)

主成分軸（載荷向量）

與主成分得分原始數(shù)據(jù)前的加權系數(shù)決定了新的綜合變量主成分（得分）的大小和性質(zhì)，通常稱為主成分軸或者載荷向量（載荷軸、載荷系數(shù)）。主成分分析的關鍵就是確定這些系數(shù)，這些系數(shù)構(gòu)成了新的坐標系，將原始變量在新的坐標系下投影就可求得新坐標系下的變量值（主成分得分）。對三個變量構(gòu)成的n個樣本進行主成分分析示意圖PC1(i)PC2(i)主成分變換將三維空間的樣本壓縮到二維空間表示基本概念協(xié)方差(covariance)

方差標準差基本概念相關系數(shù)(correlationcoefficient)原始數(shù)據(jù)矩陣的每一列對應一個變量的n個量測值，任意兩列之間可以計算兩變量間的協(xié)方差cov(i,j),i=j時，即為變量j(i)的方差：

協(xié)方差矩陣Z與相關矩陣R

主成分的求解步驟：

i）對原始數(shù)據(jù)矩陣進行標準化處理

相當于對原始變量進行坐標平移與尺度伸縮：

自標度化預處理ii）求協(xié)方差矩陣Ziii）特征分解

相當于將原來的坐標軸進行旋轉(zhuǎn)得到新的坐標軸U：

—Z的特征值組成的對角陣

U—Z的特征向量按列組成的正交陣，它構(gòu)成了新的矢量空間，作為新變量（主成分）的坐標軸，又稱為載荷軸。

iv)確定主成分個數(shù)（1）根據(jù)累積貢獻率

當大于某個閾值時，可認為主成分數(shù)目為m。（2）根據(jù)其它準則*特征值大于1.0的因子數(shù)定為主成分數(shù)。*利用特征值與因子數(shù)目的曲線，到某一因子數(shù)后，特征值減小幅度變化不大，此轉(zhuǎn)折點的因子數(shù)即為主成分數(shù)m。*保留那些與一個以上變量有重大關系的因子。

v)求主成分得分－新的變量值

F陣的每一行相當于原數(shù)據(jù)矩陣的對應行（即原始變量構(gòu)成的向量）在m個主成分坐標軸（載荷軸）上的投影組成的行向量，該向量稱為主成分得分向量。主成分分析原理概括根據(jù)方差最大化原理，用一組新的、線性無關且相互正交的向量來表征原來數(shù)據(jù)矩陣的行（或列）。這組新向量（主成分）是原始數(shù)據(jù)向量的線性組合。通過對原始數(shù)據(jù)的平移、尺度伸縮(減均值除方差)和坐標旋轉(zhuǎn)(特征分解)，得到新的坐標系(特征向量)后，用原始數(shù)據(jù)在新坐標系下的投影(點積)來替代原始變量。PCA中的重要概念載荷軸（載荷向量、主成分軸、特征矢量）主成分得分（原始數(shù)據(jù)在載荷向量上的投影）主成分的方差（原始數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣的特征值）協(xié)方差矩陣、相關系數(shù)矩陣（相關矩陣）例6-2：有3個變量X1,X2與X3(m=3)，其16次（n=16）觀測值見下表：

相關矩陣為：相關陣R的特征值分別為2.077,0.919,0.004，

這說明第三個主成分所起作用非常小，可以只要兩個主成分。

本例在MATLAB下的詳細主成分分析過程及結(jié)果演示、分析見教材6-2例。例6-3：8個樣品中苯和二甲苯的含量見下表：#BTBmc

Tmc14826131224420963402451043818345329-3-56286-7-87265-9-98244-11-10mean351400B:苯，T:二甲苯；Bmc和Tmc為減去平均值后的值原始數(shù)據(jù)矩陣中含有8（n＝8）個樣品、兩個變量，其協(xié)方差矩陣為：求解該方程得到如下兩個特征值：根據(jù)PC1求得的苯與二甲苯含量及其實際值主成分得分的平方和、特征值與方差(17.67)2+(10.58)2+(10.64)2+(4.96)2+(-5.67)2+(-10.61)2+(-12.73)2+(-14.84)2=1089(8-1)×155.59=1089主成分的平方和＝(n-1)×對應特征值由于主成分的均值為零，所以主成分的平方和＝(n-1)×方差特征值反映的是相應主成分的方差大小主成分的特點與優(yōu)點（1）主成分得分是原變量的線性組合；（2）各個主成分之間互不相關；（3）如果原始數(shù)據(jù)矩陣有p個變量，n個樣本，則最多有min（p，n）個主成分。（4）第一主成分的方差最大，越向后主成分的方差越小。（5）主成分的方差等于原始數(shù)據(jù)的相關矩陣的對應特征值。（6）通過主成分得分能直觀地考察樣本之間的關系。PC1PC2主成分分析新、舊變量間的連接紐帶-

載荷軸（特征矢量、主成分軸）新變量——主成分得分，是原始變量在主成分軸上的投影，是原始變量的線性組合，其線性組合系數(shù)是對應特征向量的元素例如，第k個樣本的第一主成分得分

=第k個樣本的原始變量在第一特征向量上的投影例6-2原始數(shù)據(jù)文件的導入：在Excel文件中生成數(shù)據(jù)矩陣X并將其保存在MATLAB\work子目錄下；然后在MATLAB界面選擇“openfile”圖標雙擊，在“文件類型”框中選擇“AllFiles(*.*)”，選擇work子目錄下的X.xls文件，會出現(xiàn)如下界面：點擊圖中的“Finish”按鈕，出現(xiàn)如下文字：ImportWizardcreatedvariablesinthecurrentworkspace.（2）對變量進行自標度化預處理：在MATLAB的commandwindow下鍵入如下命令：

xx=autoscaling(X);%對原始變量進行自標度化預處理并存放在xx矩陣中在MATLAB的view窗口下打開“workspace”欄，會出現(xiàn)如下界面：（3）求協(xié)方差矩陣：在MATLAB下鍵入如下命令：Zxx=xx'*xx/(16-1);%求經(jīng)過預處理后的數(shù)據(jù)矩陣xx的協(xié)方差矩陣并保持在Zxx中Rx=corrcoef(X);%計算原始數(shù)據(jù)的相關系數(shù)矩陣并保存在Rx中會得到如下結(jié)果：經(jīng)過自標度化預處理的數(shù)據(jù)矩陣xx的協(xié)方差矩陣和其原始數(shù)據(jù)的相關矩陣相等

在MATLAB下鍵入如下命令：

dx=(x-repmat(mean(X),size(X,1),1));

%將X中每個變量減去其均值并賦給dx

Zx=dx’dx/(16-1);%求原始數(shù)據(jù)矩陣X的協(xié)方差矩陣并存放在Zx中

Rxx=corrcoef(XX);%求自標度化預處理后數(shù)據(jù)矩陣XX的相關矩陣并存放在Rxx中Rx=Zxx=Rxx，說明無論原始數(shù)據(jù)是否進行了自標度化處理，其相關系數(shù)矩陣不變,但其協(xié)方差矩陣不相等。

（4）進行主成分分析：在MATLAB下鍵入如下命令：

[pc,score,latent]=princomp(xx);

%采用MATLAB中princomp函數(shù)對矩陣xx進行主成分分析在workspace界面打開latent得xx的協(xié)方差矩陣Zxx（相關矩陣Rxx）的特征值latent=2.07010.925720.0042246（5）求主成分均值、方差和相關系數(shù)：在MATLAB下鍵入命令：

mx=mean(score)；%求每個主成分的平均值并賦給mx

var_score=var(score);%求每個主成分的方差并賦給var_score

Rpc=corrcoef(score);%求主成分的相關矩陣并賦給Rpc

在MATLAB的workspace界面打開mx、var_score

與Rpc可得根據(jù)本例分析結(jié)果可以得出（1）每一主成分得分的均值=0；（2）各個主成分（得分）之間互不相關；（3）每個主成分（得分）的方差=原始數(shù)據(jù)矩陣相關矩陣的特征值。（4）第一主成分的方差最大，最后一個主成分的方差最小。例6-2自標度化與中心化

預處理后PCA結(jié)果比較

中心化預處理特征值：5604.5，12.781，2.8112

三個主成分的貢獻率：99.72%，0.23%和0.05%——取1個主成分自標度化預處理特征值：2.0701，0.9257，0.0042

三個主成分的貢獻率：69.00%,30.87%和0.13%——取2個主成分

例6-3自標度化與中心化

預處理后PCA結(jié)果比較結(jié)論對于原始變量量級差異大的情況，一定要進行自標度化預處理后再進行PCA，才能得出正確的結(jié)果(如例6-2）。而原始變量之間量級相同時，是否進行自標度化預處理對PCA結(jié)果無影響（如例6-3）。思考題主成分分析的目的是什么？主成分分析在什么情況下有意義？換言之，什么情況下可以用數(shù)目較少的主成分替代數(shù)目較多的原始變量？解釋PCA中特征值、特征向量（載荷軸）、主成分得分的含義。主成分（得分）具有哪些特性（就其均值、方差、獨立性或相關性幾個方面開展討論）？主成分軸（載荷向量）有哪些特性？課堂練習題填空題（1）當變量間存在較強的相關性時，通過主成分分析（PCA）可以對變量進行信息壓縮和抽提，消除原始變量間的相關性，得到新的變量及新坐標系。新的坐標系由

組成；新的變量稱為

；其中主成分(得分)是原變量的

、是原始變量在新坐標系（載荷向量、特征向量、主成分軸）上的

。

填空題（2）

第i，j個主成分之間

；主成分按照

從大到小依次排列；每個主成分的

為0、其

為變量協(xié)方差矩陣（或相關矩陣）對應的特征值。

（3）

在m個主成分中，第一主成分的方差

；第m個主成分的方差

。（4）原始數(shù)據(jù)矩陣的協(xié)方差矩陣的

反映了其對應主成分方差的大小。

填空題（5）設數(shù)據(jù)矩陣的協(xié)方差矩陣的特征值從大到小依次為λ1，λ2，…,λp

，則前m個主成分的累積貢獻率ηm=，根據(jù)ηm的大小可以確定主成分的

，主成分的個數(shù)m

min（n,p）。填空題（6）根據(jù)相關矩陣的特征分解關系，U是

矩陣，U的列與列之間

；Λ是由R的

組成的對角陣。（7）不同主成分之間的協(xié)方差（或相關系數(shù)）＝

；每個載荷軸（主成分軸）都是

向量；不同的載荷軸（主成分軸、特征向量）之間的點積=

。主成分空間的坐標系由

構(gòu)成。

主成分分析在上市公司

財務報表分析中的應用

樣本—40家上市公司原始變量—2001年中報中的7個財務指標：主營業(yè)收入(X1)、凈利潤(X2)、總資產(chǎn)(X3)、股東權益(X4)、每股收益(X5)、每股凈資產(chǎn)(X6)和凈資產(chǎn)收益率(X7)

目的—

對40家公司進行評價前4個主成分與7個財務指標的關系如下：采用前4個主成分加權求和所得的綜合得分（其中權重系數(shù)為對應主成分的特征值）：部分上市公司的綜合排名主成分回歸(PrincipalComponentRegression,PCR)問題的提出：例6-1例6-1的原理（K矩陣法）缺點：需要2次求逆，吸光度矩陣存在較高的相關性時，第二步求逆會帶來很大誤差。

（6-3）P矩陣法缺點：（1）需要構(gòu)造多于p個的建模樣本，或者挑選小于n的波長通道；（2）吸光度矩陣Y中的行或列存在較高的相關性時，P的求解仍不可避免地有很大誤差！問題的提出：另一個例子直接采用原始數(shù)據(jù)回歸分析在MATLAB中導入數(shù)據(jù)矩陣X(11行4列，第一列為單位向量)與Y(11行1列)，然后鍵入命令:[b,bz,s,sz,rf]=regress(Y,X);

根據(jù)向量b可得：

Y=-10.128-0.0514X1+0.587X2+0.2869X3

從rf的第1個值可知R2=0.9919，從rf的第2個值可知統(tǒng)計變量F=285.61>F0.01(3,7)=8.4513>F0.05(3,7)=4.3468

上述回歸方程雖然通過了統(tǒng)計檢驗，但其反映的規(guī)律——進口原料總額Y與GDP成負相關關系，與實際數(shù)據(jù)間的規(guī)律不符。原因：自變量間的高度線性相關性導致矩陣XTX病態(tài)（計算發(fā)現(xiàn)，矩陣XTX的條件數(shù)=35719，一般認為條件數(shù)大于30即為病態(tài)矩陣）

對本例中的X矩陣（即例6-2）自標度化處理后進行PCA，其協(xié)方差矩陣的特征值為1.9992，0.9982與0.0027，累積貢獻率分別為：66.64%,99.91%與100%

說明X矩陣中的三個變量只有2個獨立，故只取前2個主成分進行回歸分析在MATLAB下輸入如下命令ax=autoscaling(X(:,2:4));[pc,sc,la]=princomp(ax);

tx=[ones(11,1)sc(:,1:2)];[Bt,bin,rt,bf,St]=regress(Y,tx);由Bt可知：Y=21.891+3.135*sc(1)+0.869*sc(2)由St可知：R2=0.98828，F(xiàn)=337.23故上述主成分回歸方程通過統(tǒng)計檢驗

打開特征向量矩陣pc可得：故第1，2主成分得分為：將上式代入主成分回歸方程，可得用自標度化處理后的變量表示的回歸方程如下：如用原始變量X1,X2,X3表示上式，有：顯然上面的方程符合實際數(shù)據(jù)間的規(guī)律主成分回歸（PCR）

的原理與步驟假設原始自變量矩陣為，因變量構(gòu)成的數(shù)據(jù)矩陣為,對X矩陣進行自標度化預處理后調(diào)用MATLAB中的Princomp函數(shù)，可以求得主成分得分矩陣。取的前m列作為自變量，再調(diào)用MATLAB中的多元線性回歸函數(shù)Regress即可得到自變量與因變量間的回歸系數(shù)矩陣，則為主成分回歸方程

。

PCR的MATLAB函數(shù)function[Mpc,pc,t,Tcrit,b,Re,R,F,Fcrit,yt,yu]=pcr(xreg,yreg,cum,xpre,alpha)%xreg為建模集自變量；yreg為建模集因變量；alpha為置信水平，取0.05或0.01；cum為設定的累積貢獻率閾值（<=1），可取0.9或0.95；%xpre為預測集的自變量矩陣(如果不做預測，xpre輸入xreg即可)

%輸出變量：Mpc為對應cum所確定的主成分個數(shù),pc為前Mpc列載荷向量；t為按照6-19計算的m個主成分的回歸系數(shù)統(tǒng)計檢驗量，Tcrit為t分布的臨界值；b為m+1個回歸系數(shù)組成的列向量；Re為主成分回歸模型給出的建模集樣本的殘差向量；R為前m個主成分進行多元線性回歸所得回歸模型的復相關系數(shù)；F為前m個主成分進行多元線性回歸所得回歸模型的F統(tǒng)計量，F(xiàn)crit為F分布的臨界值；yu為主成分回歸模型給出的未知樣本的因變量值;yt為主成分累計貢獻率向量PCR用于藥物的紫外分光分析例6-5：曲馬氨酚緩釋片中，鹽酸曲馬多(A,25mg)和對乙酰氨基酚(B,230mg)的劑量相差接近9倍，普通的紫外分光度法難以測定鹽酸曲馬多組分含量。為了快速確定該復方緩釋制劑的釋放度，本例采用主成分回歸方法建立樣品紫外光譜與其中物質(zhì)A、B濃度間的定量模型，以實現(xiàn)兩組分含量的快速、同時測定。

根據(jù)下表配制不同濃度的鹽酸曲馬多和對乙酰氨基酚復方溶液19個：在200～295nm波長范圍內(nèi)測定19個樣品的紫外吸收光譜如下圖所示在Matlab下對19個建模樣品的吸光度矩陣進行主成分分解，前2個主成分的累積貢獻率達到了99.94%，而實際樣品亦為兩個，故取前2個主成分進行PCR。用主成分得分和樣品的實際濃度對建模集進行多元線性回歸，得到樣品濃度矩陣與吸光度矩陣間的關系。采用該模型對19個樣品濃度進行預測，所得預測濃度與實際濃度間的關系如下圖：鹽酸曲馬多濃度分析結(jié)果

對乙酰氨基酚濃度分析結(jié)果

樣的樣品濃度，C為完全釋放時樣品濃度

思考與填空題

主成分回歸法（PCR）有哪些優(yōu)點？

PCA與PCR有什么區(qū)別？

PCR（主成分回歸）是先對自變量進行

后，采用前m個

作為新的自變量代替原來的自變量，再

建立主成分得分與因變量之間的數(shù)學關系。

主成分回歸（PCR）的不足在PCR中無法消除因變量所包含的噪聲并且在主成分分解過程中并未考慮X與Y之間的相關性，因此PCR所建立的模型雖比MLR有所改善但還不是最佳的線性模型。偏最小二乘回歸

（PartialLeastSquareRegression）PLSR既對自變量矩陣X進行主成分分解（設其載荷向量和得分向量分別為v與t）又對因變量矩陣Y進行主成分分解（設其載荷向量與得分向量分別為u與s）并且在分解X和Y的同時考慮了s與t間應有的線性相關性（其回歸系數(shù)記為r）。PLS通常采用NIPALS方法對X和Y進行主成分分解，且通過迭代時交換迭代矢量的方法使兩個分解過程合二為一。在分解Y時考慮了矩陣X對Y的影響，分解X時又考慮了矩陣Y對X的影響，兩類變量間的相互影響通過交換迭代矢量得到交互檢驗。PLSR的優(yōu)點PLSR最終確定的得分向量t與s間有最大的線性相關，從而使得自變量X矩陣與因變量Y矩陣的最大相關性得到了保證。

PLSR有以下的優(yōu)點：

(1)能排除原始變量相關性；

(2)既能過濾自變量的噪聲，也能過濾因變量的噪聲；

(3)描述模型所需特征變量數(shù)目比PCR少，預報能力更強，更穩(wěn)定。PLSR中各變量間的關系交叉驗證（Cross-validation）用PLSR建模時，取幾個PLS成分（稱為LatentVariable—LV）模型預測性能最好？依次取1～m個LV，在每個LV下建模時，取第1個做檢驗，其余n-1個樣本建模；然后取第2個樣本做檢驗，其余n-1個樣本建模。。。將n個留一樣本的模型預測值與實際值的誤差平方求和，稱為PRESS(predictionresidualerrorsumofsquares)。對應PRESS最小的PLS成分個數(shù)即為最佳LV個數(shù)。這一過程叫交叉驗證。PLSR的MATLAB實現(xiàn)[theta,w,cw,ssq,yres]=plsr(xreg,yreg,nu,lv)xreg與yreg分別為建模集中自變量和因變量矩陣;nu：自變量個數(shù)（即矩陣xreg的列數(shù)）;lv為潛變量(PLS成分)的個數(shù)。theta:n*nu維響應系數(shù)矩陣，plsr模型給出的因變量yfit=xreg*theta’(n為因變量個數(shù),plsr函數(shù)默認n=1,故theta實際是一個元素個數(shù)=自變量個數(shù)的行向量)。ssq:plsr解釋的自變量和因變量方差百分率；yres:因變量殘差。plsr.m文件在MATLAB\toolbox\mpc\mpccmds

目錄基于MATLAB自帶函數(shù)plsr.m進行的偏最小二乘回歸存在如下局限：（1）不能自動優(yōu)化最佳PLS成分（潛變量LV）；（2）未對plsr回歸系數(shù)進行檢驗，無法判斷回歸系數(shù)是否有統(tǒng)計學顯著性。優(yōu)化潛變量LV并進行plsr回歸系數(shù)檢驗的自編MATLAB函數(shù)function[lv,theta,ycal,t,Tcrit,STATUS,ypre]=pressf(X,Y,xpre,alpha)%pressf：根據(jù)留一交叉驗證法確定潛變量個數(shù)的自編MATLAB函數(shù)%X,Y-自變量與因變量矩陣；xpre為預測集自變量矩陣。

%lv-優(yōu)化的潛變量個數(shù),theta含義同plsr.m函數(shù)；ycal-根據(jù)優(yōu)化的lv所確定的plsr模型給出的因變量值；t-各plsr回歸系數(shù)的統(tǒng)計檢驗量(不含常數(shù)項),其個數(shù)=X的列數(shù)；Tcrit為t的臨界值(置信水平=alpha)%STATUS存儲最佳lv值下所得plsr模型的評價指標：其第一個元素r為建模樣本的模型值與實測值之間的相關系數(shù)；第2個元素為建模樣本的均方根誤差RMSEC；第3個元素e為模型給出的因變量值與實際值的絕對平均殘差;第4個元素R為plsr回歸模型的復相關系數(shù);第5,6個元素為模型檢驗的統(tǒng)計量F比及其臨界值%ypre是模型根據(jù)xpre計算的預測樣本的因變量值對例4-3進行plsr并自動優(yōu)化潛變量LV在MATLAB下輸入命令：

》[lv,theta,ycal,t,Tcrit,STATUS,ypre]=pressf(x,y,x,0.05)可以得到如下結(jié)果：PercentVarianceCapturedbyPLSModel----X-Block----------Y-Block------LV#ThisLVTotalThisLVTotal1.000022.294122.294197.698897.6988

2.000042.954165.24812.228699.92743.00003.939169.18720.022799.9502PRESS隨潛變量的變化最佳LV=3根據(jù)theta向量得y=95.66+7.78x1+4.19x2-0.96x3-6.26x4(6-75)打開STAUS得：STATU