孫嘉聰 王飛 沈丹

【摘要】主成分回歸是在確保丟失的有用信息最少的情況下，將多數(shù)原始變量轉(zhuǎn)化成幾個(gè)少數(shù)綜合變量的一種降維回歸方法.主成分回歸能夠很好地解決當(dāng)樣本數(shù)據(jù)存在一定程度的重復(fù)性并且在高維的空間中做分析時(shí)比較復(fù)雜的問題.它是一次對(duì)回歸自變量重新選擇的過程.

【關(guān)鍵詞】主成分回歸;主成分分析;特征值;貢獻(xiàn)率

一、主成分回歸的含義

主成分回歸是根據(jù)降維的思想通過線性變換，將樣本中的多個(gè)指標(biāo)組合成少數(shù)幾個(gè)相互獨(dú)立的并且能充分反映總體信息的指標(biāo)，在不丟掉重要信息的條件下避開了變量間的共線性問題，進(jìn)而分析.

二、主成分回歸的基本步驟

首先利用主成分分析得到自變量的主成分矩陣和各個(gè)主成分累計(jì)方差的百分比;其次根據(jù)累計(jì)方差的百分比大于百分之八十的原則，得到新的回歸方程，再?gòu)牡玫降男碌闹鞒煞只貧w方程中選出最佳標(biāo)準(zhǔn)化主成分回歸方程;最后對(duì)最佳標(biāo)準(zhǔn)化方程中新的自變量、因變量做最小二乘估計(jì)轉(zhuǎn)換成一般線性回歸方程.

三、相關(guān)定義

樣本數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后，其相關(guān)陣的特征值為λ1≥λ2≥…≥λp≥0，φ1，φ2，…，φp為對(duì)應(yīng)的單位正交特征向量，Var（Ri）=λi，i=1，…，p且Var（R1）≥Var（R2）≥…≥Var（Rp）.

貢獻(xiàn)率：λl∑pi=1λi為主成分Zl的貢獻(xiàn)率.

累計(jì)貢獻(xiàn)率：∑qk=1λk∑mi=1λi為主成分Z1，Z2，…，Zq（q

均方誤差：MSE（）=E（-θ）T（-θ）=E‖-θ‖2，其中為θ的一個(gè)估計(jì).

四、實(shí)際應(yīng)用

對(duì)全國(guó)28個(gè)省市自治區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展基本情況八項(xiàng)指標(biāo)做主成分分析，數(shù)據(jù)如下：

求R的特征值及各特征值的貢獻(xiàn)率

如圖1所示前三個(gè)特征值累計(jì)貢獻(xiàn)率已達(dá)89.5%，則前3個(gè)主成分基本包含了全部指標(biāo)具有的信息，所以我們?nèi)∏叭齻€(gè)特征值，并計(jì)算出相應(yīng)的特征向量.

α1=（0.4706410.4567080.424712-0.31944

0.3127290.2508020.240481-0.26267）T

α2=（0.1079950.2585120.2875360.400931

-0.404310.498801-0.488680.167392）T

α3=（0.192410.1098190.192410.397525

0.24505-0.247770.3321790.723351）T

即前三個(gè)主成分分別為：

F1=0.470641X1+0.456708X2+0.424712X3-0.31944X4+0.312729X5+0.250802X6+0.240481X7-0.26267X8

F2=0.107995X1+0.258512X2+0.287536X3+0.400931X4-0.40431X5+0.498801X6-0.48868X7+0.167392X8

F3=0.19241X1+0.109819X2+0.19241X3+0.397525X4+0.24505X5-0.24777X6+0.332179X7+0.723351X8

從第一個(gè)主成分表達(dá)式中可得知，前三項(xiàng)指標(biāo)的系數(shù)比較大，起主要作用;我們可以把第一個(gè)主成分看成是前三項(xiàng)指標(biāo)（GDP、居民消費(fèi)水平、固定資本投資）反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的綜合指標(biāo).

從第二個(gè)主成分表達(dá)式中可得知，第四、五、六、七項(xiàng)指標(biāo)系數(shù)比較大，且第六、七項(xiàng)指標(biāo)的影響尤其大，則將其看成四、五、六、七項(xiàng)（職工平均工資、貨物周轉(zhuǎn)量、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和商品零售價(jià)值指數(shù)）的綜合指標(biāo).

從第三個(gè)主成分表達(dá)式中可得知，第八項(xiàng)的指數(shù)影響最大，遠(yuǎn)超過對(duì)其他指標(biāo)的影響，則可單獨(dú)看成是工業(yè)總產(chǎn)值的影響.

由以上分析可知，主成分回歸的主要目的是要提取隱藏在矩陣X中的相關(guān)信息，然后用于預(yù)測(cè)變量Y的值.這種做法可以保證讓我們只使用那些獨(dú)立變量，從而達(dá)到改善預(yù)測(cè)模型質(zhì)量的目的.由于主成分之間的互不相關(guān)的性質(zhì)，因此它們攜帶的最初變量的信息是沒有重復(fù)的，起到相互補(bǔ)充的作用.主成分回歸在解決實(shí)際問題上是非常重要的.

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