PCR：主成分回归

主成分回归（Principal Component Regression，常缩写为PCR）是一种在统计学和计量经济学中广泛使用的回归分析方法，尤其适用于处理具有多重共线性的高维数据。该方法通过主成分分析（PCA）对自变量进行降维，提取主要特征后再进行线性回归，能够有效提高模型的稳定性和预测精度。在学术研究和工程领域，尤其是电子、信号处理等方向，PCR因其简洁高效的特性而受到普遍应用。

Principle Component Regression具体释义

  • 英文缩写：PCR
  • 英语全称：Principle Component Regression
  • 中文意思：主成分回归
  • 中文拼音：zhǔ chéng fèn huí guī
  • 相关领域： pcr 电子

Principle Component Regression的英文发音

例句

  1. The Application of the Principle Component Regression(PCR) Model in Increasing Farmers ' Income of Jiangsu Province
  2. 基于主成分回归(PCR)模型在江苏省农民增收研究中的应用
  3. Briefly introduces the academic tools of soft measurement based on multivariate statistical project method, such as principle component analysis, principle component regression, partial least squares and neural network.
  4. 介绍了基于多元统计投影方法软测量技术的主要数学基础，包括：主元分析、主元回归、偏最小二乘和神经网络，为后续的研究和应用打下理论基础。
  5. Method : The analytic method of principle component regression is applied, and compared with the results of multi stepwise regression.
  6. 方法：采用主成分回归(PCR)分析的方法，并与多元逐步回归结果进行比较。
  7. The main theory of MSPC is introduced. It is a technique that making high dimensional space project into low dimensional space. It includes principal component analysis, principle component regression and Partial Least Squares ( PLS ).
  8. 重点研究了多变量统计过程控制（MSPC）的主要理论，即把高维空间投影到低维空间的技术，包括主成分分析方法、主成分回归(PCR)和偏最小二乘方法。
  9. Analysis of correlation among physical properties of PU by principle component regression
  10. 主成分回归(PCR)法在PU物理性能关系分析中的应用

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