JMP 프로의 부분 최소 자승 VIP 계수여보세요,
나는 NIPALS와 SIMPLS의 차이점을 이해하기 위해 고심하고 있으며, 왜이 둘은 같은 X 세트 (나는 1000 개가 있음)로 나의 Y에 대한 낮은 VIP 계수를 제공합니까? 나는 X 내에서 3 단계를 가지고 있습니다 : 나는 모든 3에 대해 서로 다른 상관 계수를 예상했지만, 서로 매우 밀접합니다. PLS를 올바르게 사용하고 있습니까?
Re : Partial Least Squares JMP 프로의 VIP 계수물론 모든 응답을 동시에 포함하는 PLS를 사용하는 것과 비교하여 각 응답에 대해 한 번씩 모든 PLS를 직렬로 사용하여 다양한 예측 변수 결과를 얻을 수 있습니다. PLS 접근법의 독특하고 가치있는 특성 중 하나는 다른 회귀 기반 방법을 사용하는 것이 문제가되는 상황에서 x 및 y 변수 사이에 상관 관계 / 공분산 구조를 활용하는 것입니다. PLS의 기본적인 매력 중 하나는 차원 감소이므로이 방법을 사용하여 찾을 수있는 잠재 구조를 활용하는 아이디어입니다. PLS에 대한 훌륭한 참고 자료는 다음과 같습니다.
https://www.sas.com/store/books/categories/usage-and-reference/discovering-partial-least-squares-with-jmp-/prodBK_65346_en.html
Re : Partial Least Squares JMP 프로의 VIP 계수여기에서는 모든 Y 변수를 동시에 예측하므로 VIP가 모든 X 및 Y 변수를 예측하는 중요성과 관련 있다고 생각합니다. 하나의 Y 변수로 매번 분석을 세 번 실행하면 각 X 변수마다 다른 VIP 값이 표시됩니다.
