PLSで「VIPを使用してモデルを作成」を繰り返し使用しますか？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは！
PLSモデルを構築する際に「VIPを使用してモデルを作成」ボタンのステップを繰り返しても統計的に問題ないのでしょうか。
元のモデルに30個の変数があり、そのうち15個がしきい値の線より上にあることがわかったとします。そこで、「Make model using VIP」を選択して、線の上にある15個の新しいモデルを取得します。それに、私の新しいモデルでは、線の上に12個、下の3個があります。モデルがしきい値を超えるVIP値のみになるまで「モデルを作成...」ステップを繰り返すことはできますか？それとも1回だけ実行できますか？
素早い返信を期待して
セバスチャンオロフソン
再：PLSで "Make model using VIP"を繰り返し使用しますか？私の直感では、反復の種類ごとに予測変数のコレクションを小さくしてモデルを繰り返し当てはめることで、システム内に存在するすべての変数を使用して表示中の潜在的変数のセットを小さくするというPLS一般的な考えの目的を達成できます。各反復ごとに元の変数の「新しい」セット。そして順番に潜在的な変数が構築される新しい相関構造を持ちます。だから私はあなたが別のVIPの結果を得るだろうことは驚きではないと思います。私はPhil Kayが貢献したことすべてに同意します。追加することの1つは、残差が反復ごとにどのように変化するかです。残差に実質的な変化がないのであれば、私は反復プロセスをやめたいと思うでしょう。
再：PLSで "Make model using VIP"を繰り返し使用しますか？こんにちは、
統計的妥当性についてはわかりません。私が理解しているように、0.8というしきい値は本当に単なる「経験則」です。あなたは確かにこの手順を繰り返すことができます。問題は、モデルの予測力がどのように低下するかです。変数が12個しかないモデルで同様の予測力がある場合は、なぜそれを使用しないのですか？
いつものようにそれは本当に目的が何であるかに依存しますか？予測や説明？最も重要な変数を識別することが目的ですか？最も単純なモデルを見つける必要がありますか？
そして覚えておいてください： "すべてのモデルが間違っている..."
また、Generalized Regressionによって、より少ない作業で有用なモデルに到達できるかどうかも確認する価値があります。
