Entdecken partieller kleinster Quadrate mit JMP®
Ian Cox, PhD, Lösungsmanager für JMP Vertrieb und Marketing – SAS
Marie Gaudard, PhD, Beraterin – North Haven Group
Dieser Vortrag bietet eine Einführung in Partial Least Squares (PLS), einen Ansatz, der verwendet werden kann, um Beziehungen zwischen Sätzen von Variablen zu finden, typischerweise einem Satz von Prädiktoren und einem Satz von Antworten. PLS nutzt die Korrelationen innerhalb und zwischen den Sätzen von Variablen, um zugrunde liegende oder latente Strukturen aufzudecken, und im Gegensatz zur Regression kann PLS verwendet werden, wenn die Anzahl der Prädiktoren die Beobachtungen übersteigt. Obwohl PLS bei Chemometrikern sehr beliebt ist, ist es eine vielseitige Technik, die in vielen Bereichen Anwendung finden kann. Wir illustrieren PLS anhand eines Beispiels aus der Computerchemie (Umetrics, 1995). In diesem Beispiel besteht das Ziel darin, die biologische Aktivität einer Verbindung indirekt zu messen, indem relativ kostengünstige chemische Messungen verwendet werden. Der Datensatz enthält 33 Beobachtungen und 15 Prädiktoren.
