偏最小二乘回归的国内外研究现状

偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression，简称PLSR）是一种常用的多元统计分析方法，可以用于解决高维数据下的回归问题。其基本思想是将自变量和因变量分别投影到较低维的空间中，然后在低维空间中进行回归分析。相对于传统的回归方法，PLSR具有更好的鲁棒性和预测精度。

目前，国内外对PLSR的研究已经非常广泛。在国内，PLSR主要应用于化学、生物、医学、环境科学等领域，取得了一些重要的研究成果。例如，在药物研发中，PLSR被广泛应用于定量构效关系（QSAR）的建模和预测；在环境科学中，PLSR被用于分析环境污染物的来源和迁移规律等。

在国外，PLSR也是被广泛应用的方法之一。除了上述领域外，PLSR在食品、材料、能源、土木工程等领域也有广泛应用。例如，在食品领域，PLSR被用于对食品品质和营养成分进行预测和控制；在材料领域，PLSR被用于对材料结构和性能进行分析和优化。

总之，PLSR是一种非常有用的多元统计分析方法，在各个领域都有广泛的应用和研究。