Una clase de métodos lineales para modelar la relación entre dos grupos de variables, X e Y. Incluye regresión PLS.
¿Alguien puede recomendar una buena exposición de la teoría detrás de la regresión de mínimos cuadrados parciales (disponible en línea) para alguien que entiende SVD y PCA? He visto muchas fuentes en línea y no he encontrado nada que tuviera la combinación correcta de rigor y accesibilidad. He...
¿Cómo se relacionan PCA, LDA, CCA y PLS? Todos parecen "espectrales" y algebraicos lineales y muy bien entendidos (digamos más de 50 años de teoría construida alrededor de ellos). Se usan para cosas muy diferentes (PCA para la reducción de la dimensionalidad, LDA para la clasificación, PLS para la...
Considere la regresión de cresta con una restricción adicional que requiere que tenga una unidad de suma de cuadrados (equivalente, varianza de unidad); si es necesario, se puede suponer que tiene una unidad de suma de cuadrados: Yy^y^\hat{\mathbf y}yy\mathbf
En la regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR) o la modelación de ecuaciones estructurales de mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM), ¿a qué se refiere el término
¿La regresión de rango reducido y la regresión de componentes principales son solo casos especiales de mínimos cuadrados parciales? Este tutorial (Página 6, "Comparación de objetivos") establece que cuando hacemos mínimos cuadrados parciales sin proyectar X o Y (es decir, "no parcial"), se...
Estoy tratando de ver si elegir la regresión de cresta , LASSO , la regresión de componentes principales (PCR) o los mínimos cuadrados parciales (PLS) en una situación en la que hay un gran número de variables / características ( ) y un menor número de muestras ( ), y mi objetivo es la...
Estoy tratando de encontrar información sobre los supuestos de la regresión PLS ( simple ). Estoy especialmente interesado en una comparación de los supuestos de PLS con respecto a los de la regresión de OLS. yyy He leído / hojeado una gran cantidad de literatura sobre el tema de PLS; documentos...
Soy muy nuevo en mínimos cuadrados parciales (PLS) y trato de entender la salida de la función R plsr()en el plspaquete. Simulemos datos y ejecutemos el PLS: library(pls) n <- 50 x1 <- rnorm(n); xx1 <- scale(x1) x2 <- rnorm(n); xx2 <- scale(x2) y <- x1 + x2 + rnorm(n,0,0.1); yy...
Una cosa común que se debe hacer al hacer el Análisis de componentes principales (PCA) es trazar dos cargas entre sí para investigar las relaciones entre las variables. En el documento que acompaña al paquete PLS R para hacer la regresión de componentes principales y la regresión PLS, hay un...
Esta pregunta se hizo aquí, pero nadie dio una buena respuesta. Así que creo que es una buena idea mencionarlo nuevamente y también me gustaría agregar algunos comentarios / preguntas más. La primera pregunta es ¿cuál es la diferencia entre "modelado de ruta PLS" y "regresión PLS"? Para hacerlo...
El modelo subyacente de PLS es que un determinado matriz y vector están relacionadas por donde es un latente de la matriz, y son términos de ruido (suponiendo que están centrados).n×mn×mn \times mXXXnnnyyyX=TP′+E,X=TP′+E,X = T P' + E, y=Tq′+f,y=Tq′+f,y = T q' + f,TTTn×kn×kn \times kE,fE,fE,...
Tengo un conjunto de datos que consta de 10 variables. Ejecuté mínimos cuadrados parciales (PLS) para predecir una variable de respuesta única por estas 10 variables, extraje 10 componentes PLS y luego calculé la varianza de cada componente. En los datos originales tomé la suma de las varianzas de...
Tengo dos grupos de 10 participantes que fueron evaluados tres veces durante un experimento. Para probar las diferencias entre los grupos y entre las tres evaluaciones, ejecuté un ANOVA de diseño mixto 2x3 con group(control, experimental), time(primero, segundo, tres) y group x time. Ambos timey...