Interpretación de coeficientes de regresión PLS para una variable categórica binariaUtilicé Fit Model con la personalidad de los mínimos cuadrados parciales para crear un modelo para una variable dependiente continua. Las variables explicativas incluyen varias variables continuas y una variable categórica con dos opciones, A o B. Entiendo que las opciones A y B se tratan como variables ficticias separadas. Cuando ejecuto el ajuste, el coeficiente de regresión para la opción A es aproximadamente -0.4 y el coeficiente de regresión para la opción B es un valor similar. ¿Cómo podría ser esto? Supuse que el coeficiente para la opción A se determinaba en relación con la opción B, y esperaba que los dos coeficientes fueran diferentes, como mínimo.
Re: Interpretar coeficientes de regresión PLS para una variable categórica binariaLa parametrización del predictor lineal en JMP es tal que los coeficientes para un término categórico deben sumar cero. Aquí hay un ejemplo de una regresión PLS usando el conjunto de datos de Fitness. La variable dependiente es Oxy. Observe que el predictor de dos niveles Sexo tiene coeficientes de igual magnitud pero signo opuesto.
¿Es eso lo que ves en tu caso?
Re: Interpretar coeficientes de regresión PLS para una variable categórica binariaHola Mark, gracias por tu respuesta. Mi predictor de dos niveles en realidad tiene coeficientes -0.3160 y -0.2881. Centré y escalé mis datos y también verifiqué dos veces que solo había dos niveles para este predictor en todo el conjunto de datos.
Re: Interpretar coeficientes de regresión PLS para una variable categórica binariaNo lo sé. Quizás otro miembro tenga la respuesta.
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