偏最小二乘回归分析视图与偏最小二乘判别分析视图内容基本一致。关于视图内容及操作详见11.3.3偏最小二乘判别分析。分析方法的原理详见12.17 偏最小二乘回归。
偏最小二乘回归的模型参数设定除第1项为回归分析视图所特有外，其余与偏最小二乘判别分析相同。
| 项目名称 | 说明 | 选项 |
|---|---|---|
| 分组建模 | 设置统计分析或回归建模是否基于指定的分组，而非整个样本集 | 无，各分组列表 |
| 回归模型参数 | 设置与多元线性回归和偏最小二乘回归有关的回归参数 | |
| 因变量 | 偏最小二乘回归同时计算所有因变量，但只对选定的因变量进行绘图。 | 因变量列表 |
| 保留潜变量个数 | 设置PLS模型的潜变量个数，该值一般由交叉验证结果推导。设为0则按可能最大值自动设置，如下式min（n-1, m-1）。 | 取值≥2 |
| 交叉验证 | 选择交叉验证的方法 | 无、k重交叉验证、留一交叉验证 |
| 交叉验证k值 | 设定交叉验证k值，即训练集子集抽取和迭代验证的次数，取值通常以7-10为宜 | 取值≥2 |
| 随机模拟次数 | 当样品较多且k值较小时，增加随机模拟次数以提高交叉验证的可靠性 | 取值范围：1～100 |
在偏最小二乘回归输出栏分别提供的分析结果统计列表及对应的多元统计图形中，除第7项自变量假设检验与评价为回归分析视图所特有外，其余与偏最小二乘判别分析相同。
表7）自变量假设检验与评价。该列表针对所有自变量对于每个因变量的显著性进行假设检验，可视作多元线性回归自变量假设检验的扩展形式。
| 表头名称 | 说明 |
|---|---|
| 自变量 | 自变量的编号及名称 |
| t检验值 | 假设检验的t统计量 |
| 显著性 | 自变量的显著性，通常应<0.01或0.05 |
| 排序 | 按所有自变量的重要程度由大到小的排序 |
| 残差分析 | 自变量的回归残差分析 |