书籍-《偏最小二乘回归》

书籍：Partial Least Squares Regression
作者：R. Dennis Cook，Liliana Forzani
出版：Chapman and Hall/CRC​
编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能
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01 书籍介绍

偏最小二乘（PLS）回归在其历史核心上是一种基于潜在线性关系的降维和预测的黑箱算法方法，这种关系存在于可能是向量值响应变量和多个预测变量之间。通过包络理论，我们对PLS回归有了更多的了解，产生了一大批信息，使得PLS回归从一个黑箱算法转变为基于目标函数优化的核心统计范式，并且更广泛地在应用科学和统计学之间建立了联系。本书专注于构建这一桥梁，同时也涵盖了PLS在非线性回归、判别分析、广义线性模型和一般维度缩减中的应用。
主要特点：
· 展示了首个适用于研究高维回归的方法。
· 提供了关于PLS及其起源的必要背景知识。
· 书中讨论的几乎所有方法都有相应的R和Python程序可用。
本书既可作为参考书，也可作为硕士及以上水平统计课程的补充材料。它将吸引统计学家和应用科学家的兴趣。

02 作者简介

R. Dennis Cook是明尼苏达大学统计学院的名誉教授。他的研究领域包括降维、线性和非线性回归、实验设计、统计诊断、统计图形以及群体遗传学。他最著名的贡献是“Cook距离”，这是一种现在广泛应用的统计方法。他已经发表了超过250篇研究论文，撰写了两本教科书和三部研究专著。他曾五次获得Technometrics杂志的最佳解释论文Jack Youden奖，以及最佳技术论文Frank Wilcoxon奖，并获得了2005年的COPSS Fisher讲座和奖项。他是ASA和IMS的会士。
Liliana Forzani是阿根廷国立利托拉尔大学化学工程学院的全职教授，并且是阿根廷国家科学技术研究委员会（CONICET）的主要研究员。她的贡献主要集中在数学统计领域，特别是在充分降维、丰度回归和化学计量学统计方面。她在明尼苏达大学获得统计学博士学位后，在她的大学建立了第一个统计研究小组。她发表了超过75篇数学和统计领域的研究论文，并荣获了L'Oréal-Unesco-Conicet颁发的女性科学奖。

03 书籍大纲