J'ai découvert deux problèmes avec PLS.
1. Personnalité des moindres carrés partiels dans le modèle Fit. Si Imputer les données manquantes est activé et Standardiser X activé, les calculs de normalisation semblent ignorer les lignes de données qui ont des valeurs manquantes pour tout X, même pour les colonnes où les valeurs ne sont pas manquantes. Il semblerait que, puisque les données manquantes imputées visent à utiliser toutes les données disponibles, le calcul de normalisation utiliserait autant de données non manquantes que possible. Le numéro de suivi du support technique 7612032255 contient un exemple et plus de détails. Le support technique a envoyé ceci au développeur, mais nous n'avons pas encore eu de réponse.
2. JSL ignore l'argument "Number of Factors ()" dans l'argument "Fit ()" d'un appel PLS si "Impute Missing Data (1)" est également dans l'appel PLS. Le numéro de suivi du support technique 7612035565 contient un exemple.
