Perguntas com a marcação «partial-least-squares»

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Teoria por trás da regressão parcial de mínimos quadrados

Alguém pode recomendar uma boa exposição da teoria por trás da regressão de mínimos quadrados parciais (disponível on-line) para alguém que entende SVD e PCA? Procurei muitas fontes on-line e não encontrei nada que tivesse a combinação certa de rigor e acessibilidade. Analisei The Elements of...

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PCA, LDA, CCA e PLS

Como estão relacionados o PCA, LDA, CCA e PLS? Todos eles parecem algébricos "espectrais" e lineares e muito bem compreendidos (digamos, mais de 50 anos de teoria construídos em torno deles). Eles são usados para coisas muito diferentes (PCA para redução de dimensionalidade, LDA para...

pca discriminant-analysis partial-least-squares canonical-correlation

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O limite do estimador de regressão da crista de “variância unitária” quando

Considere a regressão de crista com uma restrição adicional exigindo que tenha soma unitária dos quadrados (equivalentemente, variação unitária); se necessário, pode-se supor que possui soma unitária dos quadrados:y^y^\hat{\mathbf y}yy\mathbf

pca regularization ridge-regression partial-least-squares constrained-regression

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O que é o "parcial" nos métodos de mínimos quadrados parciais?

Na regressão de mínimos quadrados parciais (PLSR) ou modelagem de equações estruturais de mínimos quadrados parciais (PLS-SEM), a que se refere o termo

multiple-regression least-squares terminology sem partial-least-squares

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Qual é a conexão entre mínimos quadrados parciais, regressão de classificação reduzida e regressão de componentes principais?

A regressão de classificação reduzida e a regressão de componentes principais são apenas casos especiais de mínimos quadrados parciais? Este tutorial (Página 6, "Comparação de objetivos") afirma que, quando fazemos mínimos quadrados parciais sem projetar X ou Y (ou seja, "não parcial"), ele se...

regression pca dimensionality-reduction partial-least-squares reduced-rank-regression

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Regressão na configuração

Estou tentando ver se é necessário regressão de crista , LASSO , regressão de componente principal (PCR) ou mínimos quadrados parciais (PLS) em uma situação em que há um grande número de variáveis / recursos ( ) e menor número de amostras ( ), e meu objetivo é a previsão.pppn<pn<pn...

regression pca lasso ridge-regression partial-least-squares

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Modelar premissas de regressão de mínimos quadrados parciais (PLS)

Estou tentando encontrar informações sobre os pressupostos da regressão PLS (único ). Estou especialmente interessado em uma comparação dos pressupostos do PLS com relação aos da regressão do OLS. yyy Eu li / vasculhei uma grande quantidade de literatura sobre o tópico do PLS; artigos de Wold...

regression assumptions partial-least-squares

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Regressão parcial de mínimos quadrados em R: por que o PLS em dados padronizados não é equivalente a maximizar a correlação?

Eu sou muito novo em mínimos quadrados parciais (PLS) e tento entender a saída da função R plsr()no plspacote. Vamos simular dados e executar o 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 <-...

r regression partial-least-squares

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Qual é a diferença entre "cargas" e "cargas de correlação" no PCA e PLS?

Uma coisa comum a se fazer ao fazer a Análise de Componentes Principais (PCA) é plotar duas cargas uma contra a outra para investigar os relacionamentos entre as variáveis. No artigo que acompanha o pacote PLS R para fazer a regressão de componentes principais e a regressão PLS, há um gráfico...

r pca terminology partial-least-squares biplot

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Diferença entre regressão PLS e modelagem de caminho PLS. Críticas ao PLS

Esta pergunta foi feita aqui, mas ninguém deu uma boa resposta. Então eu acho que é uma boa idéia trazê-lo novamente e também gostaria de adicionar mais alguns comentários / perguntas. A primeira pergunta é qual é a diferença entre "modelagem de caminho PLS" e "regressão PLS"? Para torná-lo mais...

sem partial-least-squares path-model

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Como calcular os intervalos de confiança nos coeficientes de regressão no PLS?

O modelo subjacente do PLS é que um dado vetor e vetor são relacionados por onde é uma matriz latente , e são termos de ruído (as operações estão centralizadas).X n y X = T P ′ + E , y = T q ′ + f , T n × k E , f X , yn × mn×mn \times mXXXnnnyyyX= TP′+ E,X=TP′+E,X = T P' + E, y= Tq′+ f,y=Tq′+f,y...

regression confidence-interval latent-variable partial-least-squares

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Por que todos os componentes do PLS juntos explicam apenas uma parte da variação dos dados originais?

Eu tenho um conjunto de dados composto por 10 variáveis. Executei mínimos quadrados parciais (PLS) para prever uma variável de resposta única por essas 10 variáveis, extraí 10 componentes do PLS e calculei a variação de cada componente. Nos dados originais, peguei a soma das variações de todas as...

regression pca covariance-matrix partial-least-squares

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Teste post hoc em uma ANOVA de design misto 2x3 usando SPSS?

Eu tenho dois grupos de 10 participantes que foram avaliados três vezes durante um experimento. Para testar as diferenças entre os grupos e nas três avaliações, executei um ANOVA de desenho misto 2x3 com group(controle, experimental), time(primeiro, segundo, três) e group x time. Ambos timee...

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Modelos probabilísticos para mínimos quadrados parciais, regressão de classificação reduzida e análise de correlação canônica?

Esta questão resulta da discussão que se segue a uma pergunta anterior: Qual é a conexão entre mínimos quadrados parciais, regressão de classificação reduzida e regressão de componentes principais? Para a análise de componentes principais, um modelo probabilístico comumente usado é...

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