Scoperta di minimi quadrati parziali con JMP®
Ian Cox, PhD, Solutions Manager per JMP Sales and Marketing - SAS
Marie Gaudard, PhD, consulente - North Haven Group
Questo discorso fornisce un'introduzione ai minimi quadrati parziali (PLS), un approccio che può essere utilizzato per trovare relazioni tra insiemi di variabili, in genere un insieme di predittori e un insieme di risposte. Il PLS sfrutta le correlazioni all'interno e tra gli insiemi di variabili per rivelare strutture sottostanti o latenti e, a differenza della regressione, il PLS può essere usato quando i predittori superano le osservazioni. Sebbene sia preferito dai chemiometri, PLS è una tecnica versatile che può trovare applicazione in molte aree. Illustriamo il PLS usando un esempio di chimica computazionale (Umetrics, 1995). In questo esempio, l'obiettivo è misurare indirettamente l'attività biologica di un composto, utilizzando misure chimiche relativamente poco costose. Il set di dati contiene 33 osservazioni e 15 predittori.
