Interprétation des coefficients de régression PLS pour une variable catégorielle binaireJ'ai utilisé Fit Model avec la personnalité Partial Least Squares pour créer un modèle pour une variable dépendante continue. Les variables explicatives comprennent plusieurs variables continues et une variable catégorielle avec deux options, A ou B. Je comprends que les options A et B sont traitées comme des variables muettes distinctes. Lorsque je lance l'ajustement, le coefficient de régression pour l'option A est d'environ -0,4 et le coefficient de régression pour l'option B est une valeur similaire. Comment est-ce possible? J'ai supposé que le coefficient pour l'option A était déterminé par rapport à l'option B, et je m'attendais à ce que les deux coefficients soient différents, à tout le moins.
Re: Interpréter les coefficients de régression PLS pour une variable catégorielle binaireLa paramétrisation du prédicteur linéaire dans JMP est telle que les coefficients d'un terme catégoriel doivent totaliser zéro. Voici un exemple de régression PLS utilisant l'ensemble de données Fitness. La variable dépendante est Oxy. Notez que le prédicteur Sex à deux niveaux a des coefficients de même ampleur mais de signe opposé.
C'est ce que vous voyez dans votre cas?
Re: Interpréter les coefficients de régression PLS pour une variable catégorielle binaireSalut Marc, merci pour ta réponse. Mon prédicteur à deux niveaux a en fait les coefficients -0,3160 et -0,2881. J'ai centré et mis à l'échelle mes données et j'ai également vérifié qu'il n'y avait que deux niveaux pour ce prédicteur dans l'ensemble de données.
Re: Interpréter les coefficients de régression PLS pour une variable catégorielle binaireJe ne sais pas. Peut-être qu'un autre membre a la réponse.
Sinon, contactez le support technique JMP ( support@jmp.com ). Veuillez répondre avec leur réponse si vous demandez leur aide.
