主成分分析和多元线性回归在验证影响因素方面有不同的优势和适用性: 1.主成分分析适用于处理高维数据,可以帮助我们发现数据中的模式和结构,但不能提供具体的因果关系。 2.多元线性回归可以提供自变量与因变量之间的具体关系和影响程度,但对于高维数据可能存在共线性问题。
主成分是把主要因素考虑进去，次要成分不考虑。多元线性回归是眉毛胡子一把抓，各个因素都考虑，得出的关系函数是线性的。