PLSモデリング-「0係数」を推奨皆さんこんにちは ！
私の状況は次のとおりです。58バッチのデータセットと、パラメーターXに対応する213列（例：培養1日目のグルコース、培養2日目のグルコースなど）。Xとバッチに応じてあちこちにデータがいくつかありますが、全体的にはデータセットは非常に良好です。
次に、PLSを使用してすべてのXを配置し、どれがYに影響するかを理解しようとします（個別に理解したい14の異なるYがあるため、すべてのXと1つのY）。
一部のYでは正常に機能しますが、RM PRESSプロットでは「注記：PRESSの最小ルート平均は1.25であり、最小ファクタ数は0です」とアドバイスされています。そのため、モデルを作成できません（たとえば、接続されたデータベースのY_1）。
なぜそれをしているのですか？私はそれが欠落しているデータにリンクされているかもしれないと思っていましたが、それが他のYsになぜ機能するのか理解できませんか？
しゅう
Re：PLSモデリング-「0係数」を推奨PLSの利点は、特に予測子の数が観測数を超える場合に、複数の予測子で複数の応答を同時にモデル化することです。代わりに、回転PCAを予測子とともに使用して、個々の応答で回帰の要因を作成することもできます。
Re：PLSモデリング-「0係数」を推奨ですから、よく理解していれば、自分がやりたいことに対して正しいツールを使用していませんでしたか？Re：PLSモデリング-「0係数」を推奨最初の簡単な説明から、あなたのデータや意図した分析を完全に理解していません。個別の応答でPCAを回転させてみる価値があるようです。
PLSのような多変量モデルは、X、Y、およびXとYの間に相関関係を示す多数の変数に基づいています。その結果が目標となる場合があります。わかりませんでした。また、個々の応答を予測するための変数を特定または選択することも目標です。JMPのいくつかの異なるツールを使用して、変数を選択できます。変数選択の代わりに、回転PCAを使用した変数合成を使用できます。そうすれば、問題の次元を減らしながら、元の情報のほとんどを含めることができます。
あなたのケースについてもっと教えてください。さらに質問がある場合はお手伝いします。
Re：PLSモデリング-「0係数」を推奨最初に一歩後退したいです。すべてのYを使用することは、すべてのYを考慮に入れてすべての行に及ぶ欠落があるため、明らかに機能していません。例だけを見る Y1および単純に要因に対して視覚化すると、ほとんどの各要因にいくつかの奇妙なポイントがあり、フィットがまったく間違っているように見えることがわかります。そのため、データに潜在的な異常値があり、PLSが結果に到達するのを難しくしている可能性があり、通知を受け取ります。
マークの提案を試していなかったので、これが当てはまるかどうかデータチェックを行います。
Re: PLS モデリング - 「0 因子」が推奨されます確かにその通りです。データを確認してから、マークの提案に従うことができるかどうかを確認します。
どうもありがとう
