Descubrimiento de mínimos cuadrados parciales con JMP®
Ian Cox, PhD, Gerente de Soluciones para Ventas y Marketing de JMP – SAS
Marie Gaudard, PhD, Consultora - North Haven Group
Esta charla brinda una introducción a los mínimos cuadrados parciales (PLS), un enfoque que se puede usar para encontrar relaciones entre conjuntos de variables, generalmente un conjunto de predictores y un conjunto de respuestas. PLS explota las correlaciones dentro y entre los conjuntos de variables para revelar estructuras subyacentes o latentes y, a diferencia de la regresión, PLS se puede utilizar cuando los predictores superan en número a las observaciones. Aunque uno de los favoritos entre los quimiométricos, PLS es una técnica versátil que puede encontrar aplicación en muchas áreas. Ilustramos PLS usando un ejemplo de química computacional (Umetrics, 1995). En este ejemplo, el objetivo es medir la actividad biológica de un compuesto indirectamente, utilizando mediciones químicas relativamente económicas. El conjunto de datos contiene 33 observaciones y 15 predictores.
