请教各位：
什么软件可以做这个分析，来对自变量对因变量的贡献作分析？
非常感谢!
什么软件可以做这个分析，来对自变量对因变量的贡献作分析？
非常感谢!
请教：什么分析软件可以做投影寻踪回归分析？谢谢
useR
R: function ppr()
多谢楼上两位
这个软件好像太专业了，现在用dps做出了结果，可不知道结果怎么看，怎么计算各因子的贡献，请问两位专家能不能帮忙指教一下？多谢
数据:
bootstrap抽样重复数3
Lambda=1.00000
Backfit 投影 权重SSR
1 1 3.4031
1 2 1.2629
1 3 1.2139
1 4 1.1805
变量 投影1 投影2 投影3 投影4
x1 0.3501 0.8774 0.9796 0.9867
x2 0.3427 0.2196 -0.0484 -0.0042
x3 0.4133 -0.2374 -0.1858 -0.1507
x4 0.7649 0.2266 -0.0596 -0.0537
投影寻踪模型统计量：
参数个数 GCV score Log likelihood
64 0.0176 2.0799
Y Yhat pX1 f1 pX2 f2 pX3 f3 pX4 f4
99.65 99.2845 0 99.2415 0 0.0299 0 0.0069 0 0.0063
99.88 99.2845 0 99.2415 0 0.0299 0 0.0069 0 0.0063
93.88 93.8864 147.4356 93.5354 369.5114 0.3516 412.5364 0.0005 415.5287 -0.001
96.09 96.0819 119.9468 95.204 300.6174 0.7955 335.6205 0.069 338.0549 0.0134
51.59 51.59 1236.6877 51.8604 2284.6035 -0.2706 2563.8997 0.0002 2605.3449 0
49.42 49.42 1529.9009 49.3846 2908.9765 0.0394 3264.5327 -0.004 3314.9014 0
92.64 92.6665 97.25 93.0221 232.2206 -0.282 257.9964 -0.0544 260.3532 -0.0191
91.08 91.0513 81.6474 91.6362 195.967 -0.6033 218.764 0.0068 220.643 0.0116
99.21 99.2845 0 99.2415 0 0.0299 0 0.0069 0 0.0063
99.12 99.2845 0 99.2415 0 0.0299 0 0.0069 0 0.0063
79.72 79.72 795.0305 79.7766 1950.0121 -0.0566 2179.7135 0.0001 2196.743 0
81.96 81.96 1037.3315 82.0692 2557.6606 -0.1078 2848.1129 -0.0014 2870.7632 0
81.76 81.76 1155.2351 81.4082 2830.1315 0.3466 3140.8677 0.0051 3167.3124 0.0001
85.78 85.78 619.299 85.6203 1528.5806 0.1597 1706.4165 -0.0001 1719.5952 0
34.08 34.08 2077.2623 34.089 3717.0073 -0.0092 4159.7192 0.0002 4232.7633 0
31.94 31.94 2242.9339 31.9354 4258.9871 0.0046 4755.7288 0 4830.0166 0
73.05 73.0501 302.2009 72.9863 693.2084 0.0624 756.4903 0.0014 764.185 0.0001
78.95 78.9664 205.9266 79.5469 476.8841 -0.5641 521.3128 -0.0128 526.554 -0.0037
99.21 99.1385 0.4912 99.1568 1.231 0.0046 1.3743 -0.0111 1.3843 -0.0118
98.32 99.1211 0.55 99.1467 1.3784 0.0016 1.5389 -0.0133 1.5501 -0.014
69.44 69.3672 328.6931 69.1605 379.3729 0.2143 416.6032 -0.0036 433.0159 -0.004
69.35 69.4231 328.28 69.2452 381.2953 0.1876 418.6864 -0.0054 435.0297 -0.0043
48.3 48.2823 404.9824 48.5575 535.7273 -0.2895 491.9117 0.0084 505.096 0.006
44.87 44.8671 448.9795 44.9827 609.9838 -0.1043 567.2908 -0.0129 581.5339 0.0016
根据前面结果建立bootstrap抽样:
Bootstrap=1
变量 投影1 投影2 投影3 投影4
x1 0.3656 0.2111 0.0077 0.9916
x2 0.3829 -0.0105 -0.1621 -0.0406
x3 0.4134 -0.907 -0.7388 -0.0839
x4 0.7407 -0.3116 0.5172 -0.0888
Bootstrap=2
变量 投影1 投影2 投影3 投影4
x1 0.382 0.0141 0.8993 0.0129
x2 0.4319 -0.2476 0.1932 -0.2514
x3 0.4392 -0.9185 -0.2917 -0.8873
x4 0.682 0.3007 0.2402 0.3074
Bootstrap=3
变量 投影1 投影2 投影3 投影4
x1 0.3679 0.9818 0.0122 0.9374
x2 0.3793 -0.0173 -0.2794 0.1637
x3 0.4085 -0.1582 -0.8128 -0.2525
x4 0.742 -0.0857 0.3192 0.1388
bootstrap抽样结果:
bootstrap重复系数的均值
变量 投影1 投影2 投影3 投影4
1 0.3718 0.4023 0.3064 0.6473
2 0.3981 -0.0918 -0.0828 -0.0428
3 0.4203 -0.6612 -0.6144 -0.4079
4 0.7215 -0.0322 0.3589 0.1191
bootstrap重复系数的SE
变量 投影1 投影2 投影3 投影4
1 0.0072 0.4176 0.4192 0.4492
2 0.024 0.1102 0.201 0.1695
3 0.0135 0.3557 0.2302 0.3459
4 0.028 0.2528 0.1165 0.1624
bootstrap系数符号比原来估计有差异的次数
变量 投影1 投影2 投影3 投影4
x1 0 0 0 0
x2 0 3 1 1
x3 0 0 0 0
x4 0 2 3 2
Yhat Yhat-1se Yhat+1se Bootstrap mean
99.2845 99.1711 99.398 99.0436
99.2845 99.1711 99.398 99.0436
93.8864 93.1624 94.6105 94.3578
96.0819 95.4544 96.7094 95.6023
51.59 50.6507 52.5293 52.247
49.42 48.6538 50.1862 49.4384
92.6665 92.3089 93.0241 91.3628
91.0513 90.7293 91.3733 91.2488
99.2845 99.1711 99.398 99.0436
99.2845 99.1711 99.398 99.0436
79.72 78.1803 81.2597 79.7132
81.96 81.8512 82.0688 81.4784
81.76 80.8875 82.6325 80.7254
85.78 85.3695 86.1905 85.5401
34.08 33.6528 34.5072 34.2443
31.94 30.8203 33.0597 32.3194
73.0501 71.9517 74.1486 73.7285
78.9664 78.6498 79.2829 78.8955
99.1385 99.0046 99.2724 99.0136
99.1211 98.9846 99.2576 99.01
69.3672 68.1078 70.6266 69.2967
69.4231 68.5815 70.2648 70.7998
48.2823 47.716 48.8486 48.0912
44.8671 44.4529 45.2812 44.4173
x1 x2 x3 x4 Px1 F1 Px2 F2 Px3 F3 Px4 F4 预测值
这个软件好像太专业了，现在用dps做出了结果，可不知道结果怎么看，怎么计算各因子的贡献，请问两位专家能不能帮忙指教一下？多谢
数据:
bootstrap抽样重复数3
Lambda=1.00000
Backfit 投影 权重SSR
1 1 3.4031
1 2 1.2629
1 3 1.2139
1 4 1.1805
变量 投影1 投影2 投影3 投影4
x1 0.3501 0.8774 0.9796 0.9867
x2 0.3427 0.2196 -0.0484 -0.0042
x3 0.4133 -0.2374 -0.1858 -0.1507
x4 0.7649 0.2266 -0.0596 -0.0537
投影寻踪模型统计量：
参数个数 GCV score Log likelihood
64 0.0176 2.0799
Y Yhat pX1 f1 pX2 f2 pX3 f3 pX4 f4
99.65 99.2845 0 99.2415 0 0.0299 0 0.0069 0 0.0063
99.88 99.2845 0 99.2415 0 0.0299 0 0.0069 0 0.0063
93.88 93.8864 147.4356 93.5354 369.5114 0.3516 412.5364 0.0005 415.5287 -0.001
96.09 96.0819 119.9468 95.204 300.6174 0.7955 335.6205 0.069 338.0549 0.0134
51.59 51.59 1236.6877 51.8604 2284.6035 -0.2706 2563.8997 0.0002 2605.3449 0
49.42 49.42 1529.9009 49.3846 2908.9765 0.0394 3264.5327 -0.004 3314.9014 0
92.64 92.6665 97.25 93.0221 232.2206 -0.282 257.9964 -0.0544 260.3532 -0.0191
91.08 91.0513 81.6474 91.6362 195.967 -0.6033 218.764 0.0068 220.643 0.0116
99.21 99.2845 0 99.2415 0 0.0299 0 0.0069 0 0.0063
99.12 99.2845 0 99.2415 0 0.0299 0 0.0069 0 0.0063
79.72 79.72 795.0305 79.7766 1950.0121 -0.0566 2179.7135 0.0001 2196.743 0
81.96 81.96 1037.3315 82.0692 2557.6606 -0.1078 2848.1129 -0.0014 2870.7632 0
81.76 81.76 1155.2351 81.4082 2830.1315 0.3466 3140.8677 0.0051 3167.3124 0.0001
85.78 85.78 619.299 85.6203 1528.5806 0.1597 1706.4165 -0.0001 1719.5952 0
34.08 34.08 2077.2623 34.089 3717.0073 -0.0092 4159.7192 0.0002 4232.7633 0
31.94 31.94 2242.9339 31.9354 4258.9871 0.0046 4755.7288 0 4830.0166 0
73.05 73.0501 302.2009 72.9863 693.2084 0.0624 756.4903 0.0014 764.185 0.0001
78.95 78.9664 205.9266 79.5469 476.8841 -0.5641 521.3128 -0.0128 526.554 -0.0037
99.21 99.1385 0.4912 99.1568 1.231 0.0046 1.3743 -0.0111 1.3843 -0.0118
98.32 99.1211 0.55 99.1467 1.3784 0.0016 1.5389 -0.0133 1.5501 -0.014
69.44 69.3672 328.6931 69.1605 379.3729 0.2143 416.6032 -0.0036 433.0159 -0.004
69.35 69.4231 328.28 69.2452 381.2953 0.1876 418.6864 -0.0054 435.0297 -0.0043
48.3 48.2823 404.9824 48.5575 535.7273 -0.2895 491.9117 0.0084 505.096 0.006
44.87 44.8671 448.9795 44.9827 609.9838 -0.1043 567.2908 -0.0129 581.5339 0.0016
根据前面结果建立bootstrap抽样:
Bootstrap=1
变量 投影1 投影2 投影3 投影4
x1 0.3656 0.2111 0.0077 0.9916
x2 0.3829 -0.0105 -0.1621 -0.0406
x3 0.4134 -0.907 -0.7388 -0.0839
x4 0.7407 -0.3116 0.5172 -0.0888
Bootstrap=2
变量 投影1 投影2 投影3 投影4
x1 0.382 0.0141 0.8993 0.0129
x2 0.4319 -0.2476 0.1932 -0.2514
x3 0.4392 -0.9185 -0.2917 -0.8873
x4 0.682 0.3007 0.2402 0.3074
Bootstrap=3
变量 投影1 投影2 投影3 投影4
x1 0.3679 0.9818 0.0122 0.9374
x2 0.3793 -0.0173 -0.2794 0.1637
x3 0.4085 -0.1582 -0.8128 -0.2525
x4 0.742 -0.0857 0.3192 0.1388
bootstrap抽样结果:
bootstrap重复系数的均值
变量 投影1 投影2 投影3 投影4
1 0.3718 0.4023 0.3064 0.6473
2 0.3981 -0.0918 -0.0828 -0.0428
3 0.4203 -0.6612 -0.6144 -0.4079
4 0.7215 -0.0322 0.3589 0.1191
bootstrap重复系数的SE
变量 投影1 投影2 投影3 投影4
1 0.0072 0.4176 0.4192 0.4492
2 0.024 0.1102 0.201 0.1695
3 0.0135 0.3557 0.2302 0.3459
4 0.028 0.2528 0.1165 0.1624
bootstrap系数符号比原来估计有差异的次数
变量 投影1 投影2 投影3 投影4
x1 0 0 0 0
x2 0 3 1 1
x3 0 0 0 0
x4 0 2 3 2
Yhat Yhat-1se Yhat+1se Bootstrap mean
99.2845 99.1711 99.398 99.0436
99.2845 99.1711 99.398 99.0436
93.8864 93.1624 94.6105 94.3578
96.0819 95.4544 96.7094 95.6023
51.59 50.6507 52.5293 52.247
49.42 48.6538 50.1862 49.4384
92.6665 92.3089 93.0241 91.3628
91.0513 90.7293 91.3733 91.2488
99.2845 99.1711 99.398 99.0436
99.2845 99.1711 99.398 99.0436
79.72 78.1803 81.2597 79.7132
81.96 81.8512 82.0688 81.4784
81.76 80.8875 82.6325 80.7254
85.78 85.3695 86.1905 85.5401
34.08 33.6528 34.5072 34.2443
31.94 30.8203 33.0597 32.3194
73.0501 71.9517 74.1486 73.7285
78.9664 78.6498 79.2829 78.8955
99.1385 99.0046 99.2724 99.0136
99.1211 98.9846 99.2576 99.01
69.3672 68.1078 70.6266 69.2967
69.4231 68.5815 70.2648 70.7998
48.2823 47.716 48.8486 48.0912
44.8671 44.4529 45.2812 44.4173
x1 x2 x3 x4 Px1 F1 Px2 F2 Px3 F3 Px4 F4 预测值
没细看（恐怕在可预期的未来也不会），不过不小心看到了bootstrap重复数3。不会是按计算器做的吧？怎么这么少呢？
确实少见，莫非是打算盘算的
算盘也强呀，当年的蘑菇弹可就是用它算出来的
几位专家，能给点专业上的建议不？
几位专家，能给点专业上的建议不？
[quote]引用第6楼hfl109于2007-09-23 00:51发表的“”:
算盘也强呀，当年的蘑菇弹可就是用它算出来的
几位专家，能给点专业上的建议不？[/quote]
现有的建议难道这么不专业？你以为我们光在开玩笑啊？
算盘也强呀，当年的蘑菇弹可就是用它算出来的
几位专家，能给点专业上的建议不？[/quote]
现有的建议难道这么不专业？你以为我们光在开玩笑啊？
5 天 后
多谢提供的信息
可喜，我没发现专业的。。。？
可喜，我没发现专业的。。。？
1 个月 后
想求有关投影寻踪回归的文献,
我们这个专业用这种方法的不多, 本专业的文献找不到, 其它专业的文献又下载不了. 不懂又不敢乱用. 谢谢了
我们这个专业用这种方法的不多, 本专业的文献找不到, 其它专业的文献又下载不了. 不懂又不敢乱用. 谢谢了
到期刊网上下巴
谢老师和rtist老师，不好意思阿！
请多指导！！！
请多指导！！！
4 年 后
请问投影寻踪聚类可以用R做吗？