Modellazione PLS - Si consigliano "0 fattori"Ciao a tutti !
Ecco la mia situazione: ho un set di dati di 58 lotti in linea e 213 colonne corrispondenti ai miei parametri Xs (es: glucosio al giorno 1 della cultura, glucosio al giorno 2 della cultura ecc ...). Ho un paio di dati mancanti qua e là a seconda della X e dei batch, ma nel complesso il set di dati è abbastanza buono.
Ora voglio usare PLS per mettere tutte le mie X e cercare di capire quali di esse incidono sulla mia Y (ho 14 Y diverse che vorrei capire individualmente, quindi tutte le X contro una Y).
Per alcuni Y, funziona benissimo, ma per alcuni altri, il diagramma RM PRESS avvisa "Nota: la media minima della radice PRESS è 1,25 e il numero minimo di fattori è 0". e quindi non posso costruire alcun modello (ad esempio Y_1 nel database allegato).
Perché lo sta facendo? Ho pensato che potesse essere collegato ai dati mancanti, ma poi non capisco perché avrebbe funzionato per gli altri Y?
@martindemel
Ri: Modellazione PLS - Si consigliano "0 fattori"Un vantaggio di PLS è la modellazione simultanea di più risposte con più predittori, soprattutto quando il numero di predittori supera il numero di osservazioni. È possibile invece utilizzare PCA ruotato con i predittori per creare fattori per la regressione con risposte individuali.
Ri: Modellazione PLS - Si consigliano "0 fattori"Quindi, se capisco bene, non ho usato lo strumento giusto per quello che volevo fare, vero?Ri: Modellazione PLS - Si consigliano "0 fattori"Non capisco completamente i tuoi dati o le tue analisi previste dalla tua breve descrizione iniziale. Sembra che valga la pena provare PCA ruotato con le risposte individuali.
I modelli multivariati come PLS si basano su un gran numero di variabili che presentano correlazioni tra X, Y e X e Y. Il risultato potrebbe essere il tuo obiettivo. Non saprei dirlo. Potrebbe anche essere il tuo obiettivo identificare o selezionare le variabili per la previsione delle risposte individuali. La selezione delle variabili è possibile con diversi strumenti in JMP. Invece della selezione delle variabili, potresti voler utilizzare la sintesi delle variabili con PCA ruotato. In questo modo includi la maggior parte delle informazioni originali riducendo al contempo la dimensionalità del problema.
Fammi sapere di più sul tuo caso e ti aiuterò se hai altre domande.
Ri: Modellazione PLS - Si consigliano "0 fattori"Voglio fare un passo indietro prima. L'uso di tutte le Y ovviamente non funziona a causa della mancanza che si estende su tutte le righe tenendo conto di tutte le Y. Guardando solo ad es Y1 e semplicemente visualizzando contro i fattori si può vedere che quasi ogni fattore ha alcuni punti strani che fanno apparire un adattamento piuttosto sbagliato. Quindi sospetto che ci siano alcuni potenziali valori anomali nei dati che rendono difficile per PLS ottenere un risultato e tu ricevi la notifica.
Non avendo provato nessuno dei suggerimenti di Mark, farei un controllo dei dati se questo può essere vero.
Ri: Modellazione PLS: si consiglia "0 fattori".Effettivamente hai ragione, poi controllerò i dati e poi vedrò se posso portare avanti il suggerimento di Mark!
Molte grazie
