包邮偏最小二乘回归的线性与非线性方法

第1章 绪论
　1.1　引言
　1.2　数据表的基本知识
第2章 线性回归分析
　2.1　线性回归模型
　2.2　*小二乘估计方法
　2.3　模型效果分析
　2.4　显著性检验
　2.5　变量筛选方法
　2.6　多重相关性问题
第3章 数据表成分的提取方法
　3.1　表内成分的提取——主成分分析
　3.2　表间成分的提取——典型相关分析
第4章 偏*小二乘回归的线性模型
　4.1　工作目标与计算主方法
　4.2　基本性质
　4.3　单变量的偏*小二乘回归
　4.4　辅助分析技术
第5章 偏*小二乘线性模型的案例分析——刀具磨损的预报建模
　5.1　实验数据
　5.2　计算过程
　5.3　辅助分析
　5.4　结果评价
第6章 偏*小二乘的通径模型和递阶模型
　6.1　结构方程模型
　6.2　偏*小二乘通径模型
　6.3　多组变量集合的评估指数构建方法
　6.4　递阶偏*小二乘回归模型
　6.5　成分数据的线性回归分析方法
第7章 偏*小二乘回归的非线性方法
　7.1　引言　
　7.2　拟线性回归模型分析
　7.3　基于样条变换的偏*小二乘回归及其非线性结构分析
　7.4　基于核函数变换的偏*小二乘回归及其非线性结构分析
　7.5　案例分析
　7.6　偏*小二乘的logistic回归模型
第8章 偏*小二乘回归理论的进一步探讨
　8.1　一种更简化的计算方法
　8.2　偏*小二乘回归模型含义的辨识方法
　8.3　参数检验与自变量选择的Bootstrap方法
　8.4　偏*小二乘回归的缺陷和改进
第9章 SIMCA—P软件使用指南
　9.1　SIMCA-P软件概况
　9.2　SIMCA-P软件的分析功能与基本操作
　9.3　SIMCA-P软件使用实例
参考文献