主成分回归

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能不能对p个自变量x1,x2,...,xp做主成分回归 然后再用得到的主成分 来定义y？比如 1990-2000年我公司 ：x1广告费,x2消费者收入，x3员工数量，x4经销商数量，这些数据都有，自变量数据之间肯定有多重共线性，假设用主成分法提取了2个因子，用着2个因子，我能定义y（公司年销售利润），并对这11年的公司年销售利润y比较大小么？  比如：假设第一因子f1贡献率0.7，第二因子f2贡献率0.25 ，那么我可以建立y=0.7*f1+0.25*f2  这样的模型来拟合我1990-2000年的公司年销售利润么？(前提是1990-2000年的公司年销售利润不知道，我想通过拟合对这11年的利润排序)，这样做可以么？

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关键词：主成分回归 主成分 多重共线性 主成分法 多重共线 消费者 经销商 广告费 自变量 模型

主成分回归当然是可以做的，一般做主成分回归的原因是之前的变量较多，而且相互之间有相关性，通过提取主成分，找到小于P的若干个综合变量，以剔除相关性，理论上没有问题，就看你做完后对它的解释恰不恰当了，也可以试试因子分析的~~关键是要会说呀~

那请问利用主成分来进行回归应该怎么弄啊

主成分得出的综合得分方程是用来计算排序的，不能算作回归，主成分分析是没有问题的