本文共分三章，主要讨论了偏最小二乘法在多元回归中的应用.　　偏最小二乘回归是一种新型的多元统计数据分析方法.它是于1983年由伍德(S.Wold)和阿巴诺(C.Albano)等人首次提出，由于它在市场和金融领域应用方面具有巨大的作用，受到越来越多人的关注，为此研究该题具有十分重要的意义.　　本文主要研究偏最小二乘在多元回归中的应用，其中引言中总结了国内外专家、学者等在这方面的研究成果，第一章重点阐述了多元回归的线性模型(详见文献1-4)，及其参数估计.第二章和第三章是本文研究的重点，它系统地讲述了偏最小二乘回归中建模的基本原理、步骤及应用，并与普通的多元线性回归和主成分分析法进行了实例比较，从中可以得出在因变量间存在多重相关性时，用偏最小二乘回归建模更加可靠.