dataframe<-data.frame(a) amean=apply(dataframe,2,mean)#原始自变量均值 asd=apply(dataframe,2,sd)#原始自变量标准差 coef<-pca.reg$coef#主成分回归系数 roa<-data.frame(pca$rotation) roa1<-roa$PC1#主成分1的因子负荷 roa2<-roa$PC2 B0=coef[1]-sum(coef[2]*roa1*amean/asd)- sum(coef[3]*roa2*amean/asd) #y对原始自变量的主成分回归系数常数项 B<-c(B0,coef[2]*roa1/asd+coef[3]*roa2/asd)# y对原始自变量的主成分回归系数 B

这段代码是在进行主成分回归的计算，其中：

1. 首先通过apply函数计算出原始自变量的均值和标准差。

2. pca.reg$coef获取主成分回归模型的回归系数。

3. pca$rotation获取主成分分析模型的因子载荷矩阵，roa1和roa2分别表示第一和第二个主成分的因子载荷。

4. 根据主成分回归公式，计算y对原始自变量的主成分回归系数常数项和系数。

最终，B0表示y对原始自变量的主成分回归系数常数项，B表示y对原始自变量的主成分回归系数。