¿Usar repetidamente "Hacer modelo usando VIP" en PLS?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />¡Hola!
Me pregunto si está estadísticamente bien repetir el paso del botón "Hacer modelo usando VIP" en la construcción de un modelo PLS.
Digamos que tengo 30 variables en mi modelo original, y 15 de ellas están por encima de la línea triple, así que selecciono "Crear modelo usando VIP" y obtengo un nuevo modelo con las 15 que estaban por encima de la línea. Aunque, en mi nuevo modelo, hay 12 que están por encima de la línea y 3 que están por debajo. ¿Puedo repetir el paso "Hacer modelo ..." .- hasta que tenga un modelo con solo valores VIP por encima del umbral o puedo hacerlo solo una vez?
Esperando una respuesta rápida,
Sebastian Olofsson
Re: usar repetidamente "Hacer modelo usando VIP" en PLS?Mi intuición me dice que ajusté repetidamente un modelo con una colección más pequeña de variables predictoras para cada tipo de iteración de derrotas. El propósito de la idea general de PLS de usar TODAS las variables presentes en un sistema para crear un conjunto más pequeño de variables latentes en el que está presentando un 'nuevo' conjunto de variables originales en cada iteración y, a su vez, con una nueva estructura de correlación a partir de la cual se construyen las variables latentes. Así que supongo que no es de extrañar que obtengas diferentes resultados VIP. Estoy de acuerdo con todo lo que Phil Kay contribuyó. Una cosa que agregaré es cómo cambian sus residuos de iteración a iteración. Si no hay un cambio práctico en los residuos, supongo que me inclino a detener el proceso iterativo.
Re: usar repetidamente "Hacer modelo usando VIP" en PLS?Hola,
No sé sobre la validez estadística. El umbral de 0,8 es en realidad solo una "regla de oro" como lo entiendo. Ciertamente puedes repetir este procedimiento. La pregunta es cómo reduce el poder predictivo del modelo. Si el modelo con solo 12 variables tiene un poder predictivo similar, ¿por qué no usarlo?
¿Como siempre depende realmente cual es el objetivo? ¿Predicción o explicación? ¿Identificar las variables más importantes es el objetivo? ¿Necesitas encontrar el modelo más sencillo?
Y recuerda: "todos los modelos están equivocados ..."
También podría valer la pena ver si la Regresión generalizada lo lleva a un modelo útil, con menos trabajo.
