JMP proにおける部分最小二乗VIP係数こんにちは、
私はNIPALSとSIMPLSの違いを理解するのに苦労しています、そしてなぜそれらの2つが私に同じXのセット（私はそれらの1000を持っている）を持つ私のYに対してこんなに低いVIP係数を与える。X内に3つのレベルがあります。3つすべてに対して異なる相関係数が必要ですが、互いに非常に近い関係にあります。PLSを正しく使用していますか
再：部分最小二乗法JMP proにおけるVIP係数もちろん、すべての応答を同時に組み込んだPLSを使用した場合と比較して、PLSを使用して一連のPLSを使用すると、それぞれの応答ごとに1回ずつ異なる予測変数の結果が得られます。PLSアプローチのユニークで価値のある特徴の1つは、他の回帰ベースの方法を使用することが問題となる状況で、x変数とy変数の両方の間の相関/共分散構造を活用することです。PLSの基本的な魅力の1つは次元数の削減です。したがって、これらの方法を使用して見つけることができる潜在的な構造を利用するという考えです。PLSの優れた参考資料は次のとおりです。
https://www.sas.com/store/books/categories/usage-and-reference/discovering-partial-least-squares-with-jmp-/prodBK_65346_en.html
再：部分最小二乗法JMP proにおけるVIP係数ここでは、すべてのY変数を同時に予測しているので、VIPは、すべてのX変数とY変数を予測することの重要性に関連していると考えています。 毎回1つのY変数で解析を3回実行すると、各X変数に対して異なるVIP値が表示されます。
