因子數量 - PLS-R我有一個數據集，它有7個獨立變量和107個依賴變量。當我做PLS時，最小化的因子數量為零。最低RMPRESS是1.111。然而，當我隨機刪除一些Y變量時，我得到了一個有兩個因素的良好擬合模型。有人可以告訴它為什麼會這樣。什麼是一些悔恨/反對。謝謝
Re：因子數量 - PLS-R如果您可以共享數據，我們可以提供幫助嗎？關於你觀察這些phenonemna的原因背後的一些原因是我假設你同時適應所有7個響應變量......並且PLS算法很難預測相關結構所有7到y的單個或少量潛在因子。我將這個想法建立在這樣一個事實上：你說當你刪除一些y時，你最終會得到一個模型，該模型在x中找到解釋新y集合的潛在因素。您是否看過y的成對或主成分分析？這可能會揭示我猜測的一些內容。
