稳健主成分回归及其医学应用

目的探讨主成分回归模型的一种稳健估计方法。方法将稳健主成分分析方法ROBPCA(robust principal component regression)和重新加权的LTS(least trimmed squares)方法结合起来,同时结合实例分析,建立稳健主成分回归方程,并可以生成诊断图来诊断异常点。结果用含有异常点的原始数据得到的稳健模型,拟合效果较好。解决了主成分回归中存在异常点的问题。结论当主成分回归中存在异常点时,本文中所述的稳健主成分回归方法具有较高的稳健性,有较好的应用前景。