{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{-“日期-部件”:[[2022,10,21]],“日期-时间”:“2022-10-21T14:51:21Z”,“时间戳”:1666363881438},“引用-计数”:31,“发布者”:“MDPI AG”,“问题”:“11”,“许可证”:[{“开始”:{:“日期-零件”:[2021,11]],”日期-时间“:“2021-11”1-19T00:00:00Z“,”时间戳“:1637280000000},“content-version”:“vor”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by\/4.0\/”}],“内容域”:{“域”:[],“crossmark-restriction”:false},“short-container-title”:[“对称”],“抽象”:“当两个或多个预测变量相关时,往往会出现多重共线性,特别是对于p>>n的高维数据(HDD)。受统计启发的偏最小二乘修正(SIMPLS)由于其效率、速度、,易于理解。SIMPLS的执行基于解释变量和响应变量的经验协方差矩阵。然而,SIMPLS很容易受到异常值的影响。为了纠正这一问题,引入了一种鲁棒的迭代重加权SIMPLS(RWSIMPLS)。尽管如此,由于RWSIMPLS算法基于一个加权函数,该函数没有指定任何识别高杠杆点(HLP)的方法,即X方向的外围观测值,因此仍然不是很有效。HLP对各种估计的计算值具有最大的不利影响,这导致关于拟合回归模型的误导性结论。因此,需要通过为其分配较小的权重来降低其影响。作为这个问题的解决方案,我们提出了一种基于新的权重函数的简易SIMPLS,该权重函数是从识别HDD的HLP的MRCD-PCA诊断方法中获得的,并将该方法命名为MRCD-PCA-RSIMPLS。还建立了一个新的MRCD-PCA-RSIMPLS诊断图,用于将观测值分类为四个数据点,即常规观测值、垂直异常值以及好的和坏的杠杆点。数值示例和蒙特卡罗模拟表明,MRCD-PCA-RWSIMPLS比SIMPLS和RWSIMPLS有了实质性的改进。建议的诊断图能够将观察结果分类为正确的组。相反,SIMPLS和RWSIMPLS图未能将观测值正确分类为正确的组,并显示掩蔽和淹没效应<\/jats:p>“,”DOI“:”10.3390\/sym13112211“,”type“:”journal-article“,”created“:{”date-parts“:[2021,11,19]],”date-time“:”2021-11-19T13:29:17Z“,”timestamp“:1637328557000},”page“:,“前缀”:“10.3390“,”卷“:”13“,”作者“:[{”给定“:”Siti“,”家族“:”Zahariah“,”序列“:”first“,”affiliation“:[]},{”给出“:”Habshah“,”家庭“:”Midi“,“sequence”:“additional”,“affiliance”:[]{”ORCID“:”http://\/ORCID.org\/00000-0001-9652-8616“,”authenticated-ORCID“:false,”给定“”:”Mohd Shafie“,:“Mustafa”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]}],“成员“:”1968“,”published-online“:{“date-parts”:[[2021,11,19]]},”reference“:[{“key”:“ref1”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“doi”:“10.1016\/B978-0-12-801238-3.64317-9”},{“key”:”ref2“,”series-title“:”用于发动机机油质量预测和监测的高维统计分析方法“,”author“:”Berntsson“,”year“:”2016“},“”ref3“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”doi“:”10.1093\/bib\/bl016“},{“key”:“ref4”,“doi-assert-by”:“publisher”,“doi”:“10.5829\/idosi.wasj.2013.21.41112”},“key“:”ref5“,”doi-asserted-by“:“publisher”,“doi”:“10.1023\/A:1017077804312”},{“key”:“ref7”,“doi-asserted-by”:“publisher“,”DOI“:”10.1016\/0169-7439(93)85002-X“},{“key”:“ref8”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“DOI”:“10.1002\/cem.1180020306”},“key“:”ref9“,”DOI-assert-by“:”publisher/279472“},{“key”:“ref11”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“DOI”:“10.1002\/cem.1180060404”},{“key”:“ref12”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“doi”:“10.1002\/cem.1180090607”},{”key“:”ref13“,”doi-assert-by“:”publisher“,”doi“:”10.1002\/(SICI)1099-128X(199811\/12)12:6<365::AID-CEM519>3.0.CO;2-G“}”,{.822“},{”key“:”ref15“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”doi“:“10.1016\/j.chemolab.2005.04.007”},{“key”:“ref16”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“doi”:“10.1002\/cem.2881”}x“},{”key“:”ref19“,”series-title“:”稳健统计“,”author“:”Maronna“,“年份”:“2006”},{“key”:“ref20”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“doi”:“10.1007\/s00180-016-0662-6”}{“key”:“ref23”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“doi”:“10.1080\/01621459.1990.10474920”},{“key”:“ref24”,“首页”:“1”,“article-title”:“在线性回归中识别多个高杠杆点的诊断-全面潜在方法的性能”,“volume”:”36“,“author”:”Midi“,“year”:”2009“,”journal-title“:”J.Appl.Stat.“},”{“密钥”:“ref25”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“DOI”:“10.1002\/wics.10”},{“key”:“ref26”,“DOI-asserted-by”:“publicher”,“DOI”:”10.1016\/j.aca.2004.01.004“},}”key“:”ref27“,”DOI-assert-by“:”publisher“,”DOI“:”10.1515\/sagmb-2018-0059“}男,“年”:“2018”},{“关键”:“参考29”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“doi”:“10.1016\/j.connengprac.2017.09.018”},{“key”:“ref30”,“doi-asserted-by”:”publisher“,”doi“:”10.1016\/j.aca.2018.03.044“},“key“:”ref31“,”doi-assert-by“:”publister“,”doi“:“10.1198\/0040170000563”}],“container-title”:[“Symmetry”],“original-title“:[],”language“:”en“,”link“:[{”URL“:“https:\/\/www.mdpi.com/2073-8994\/13\/11\/2211\/pdf”,“内容类型”:“未指定”,“content-version”:“vor”,“intended-application”:“相似性检查”}],“存放”:{“date-parts”:[2021,12,1]],“date-time”:“2021-12-01T09:40:44Z”,“时间戳”:1638351644000},“分数”:1,“资源”:{-“主要资源”:“{”URL“https:\ \\/www.mdpi.com\/2073-8994\/13\/11\/2211“}},“副标题”:[],“短标题”:[],“已发布”:{“日期部分”:[2021,11,19]]},“引用计数”:31,“日志发布”:}“问题”:“11”,“在线发布”:{“日期部件”:[[2021,11]]}},”alternative-id“:[”sym13112211“],”URL“http://\/dx.doi.org\/10.3390\/sym13112211”,“:[”2073-8994“],“ISSN-type”:[{“value”:“2073-89964”,“type”:“electronic”}],“主题”:[],“已发布”:{“日期部分”:[[2021,11,19]]}}