偏最小平方法大家好，
我正在嘗試對 JMP 中的資料集執行多元偏最小二乘法。 該數據集由 10 行和 59740 列組成（FT-IR 數據，其中具有數千個「離散」測量值以建立連續曲線）。 當我嘗試執行 PLS、將 59738 列設為 X 因子、將兩列設為 Y 回應時，出現以下錯誤。
此資料集的結構與波羅的海樣本資料集相同，但具有更多測量值。
有誰知道如何解決這個問題？ 如果我只選擇一小部分 X 回應而不是全部 59738 個，它就會起作用。 我是否超出了 JMP 可以處理的資料容量？
謝謝
回覆：偏最小平方法我現在意識到我可以透過運行 PLS，然後使用 VIP 製作模型來做到這一點。 然而，當我在 X 縮減資料集上執行此操作時，我得到了一些奇怪的結果。 它決定最小化 PRESS 的因子數量為 0，因此我無法提取任何有意義的資訊。 這與初始 PLS 相反，它決定七個因素，對 X (97.7%) 和 Y (99.9%) 具有相當強的預測能力。 似乎刪除不重要的 X 因素會使模型變得更糟，這對我來說似乎沒有意義。 也許我誤解了這個結果？回覆：偏最小平方法好的...零是實際的數字資料。 我想知道根據錯誤訊息，在超過 50,000 個預測變數的長列表中的某個位置，您是否以某種方式獲得了包含整個缺失值的列？ 如果我正確解釋錯誤訊息，則計算缺失值的平均值是缺失值的首選方法。 您是否曾經運行過任何缺失值探索平台來查看這實際上是否是錯誤的根本原因？ 如果您有一列完全缺失值，則無法建立平均值。 如果缺失值不是問題......那麼我會不知所措並思考@ian_jmp和@比爾_沃利聯絡 JMP 技術支援可能是最好的方法。
我（在擔任 JMP 系統工程師期間）曾經有一位客戶遇到類似的「錯誤」類型訊息，其根本原因是缺少分散在整個資料表中的值，導致她嘗試使用的分析平台無法執行。
回覆：偏最小平方法感謝您強調這一點，它們是真正的數字零值，並且沒有丟失數據點。回覆：偏最小平方法嘿伊恩，謝謝你的回覆。 我將向 JMP 支援人員發送電子郵件。 我已經繪製了數據，但並非所有區域都會區分響應。 我可以透過手動消除無回應的 X 因子來運行 PLS（這實際上將要考慮的列數從大約 59,738 減少到接近 8,000）。 然而，這是不理想的，我寧願能夠找到一種系統/計算的方法來消除非響應 X 因素，而不是自己做（根據定義，這很容易過度擬合，並且可能會建模一些頻譜噪聲） ）。
不知何故，我想使用縮放和居中的模型係數來決定有用的波數範圍（（標準例如係數> =最大值的5％？）。 我不知道如何做到這一點，如果您有任何想法，我們將不勝感激。回覆：偏最小平方法您的另一個問題...“零”回應在數字上是否真的為零，或者只是“缺失值”的佔位符？ 在每列中的其他值的上下文中，零對我來說看起來很奇怪。 JMP 需要知道它們是否真的為零（看起來這就是您到目前為止的分析處理它們的方式）或者它們是否缺失，那麼您希望如何處理「缺失」？
回覆：偏最小平方法我同意 Ian 聯繫支援人員的觀點，但您也可以嘗試其他幾個選項。
看起來您正在使用 JMP Pro。您嘗試過廣義回歸嗎？您可以使用彈性網路等懲罰回歸方法來限制重要強度的數量。
查看光譜資料的一個好方法是使用將行作為函數的函數資料瀏覽器。使用亞胺和胺濃度的輸出作為「Z 補充」將允許您使用函數 DOE 功能 (JMP Pro 15) 來獲取數據的廣義回歸模型。確保放入樣本 ID 列以擬合各個曲線，並使用 P 樣條曲線擬合模型。對於 59,740 列，這可能需要一點時間，但我相信值得一試。
華泰
帳單
回覆：偏最小平方法可能最好發電子郵件support@jmp.com引用此線程。
從方法論的角度來看，你繪製了數據嗎？ 您是否期望所有波長/頻率區域都能區分響應？
