偏最小二乘回归法（PLSR：partial least squares regression)：是一种新型的多元统计数据分析方法,它主要研究的是多因变量对多自变量的回归建模,特别当各变量内部高度线性相关时,用偏最小二乘回归法更有效.另外,偏最小二乘回归较好地解决了样本个数少于变量个数等问题.
偏最小二乘法是集主成分分析、典型相关分析和多元线性回归分析3种分析方法的优点于一身.它与主成分分析法都试图提取出反映数据变异的最大信息,但主成分分析法只考虑一个自变量矩阵,而偏最小二乘法还有一个“响应”矩阵,因此具有预测功能.
研究认为,集多元线性回归分析、典型相关分析、主因子分析等方法于一体的偏最小二乘回归
方法( PLS) 更适用于FM 分析, 可以避免数据非正态分布、因子结构不确定性( factor indeterminacy) 和模型不能识别等潜在问题.一般很少用.