285789_es-ES

liliconcom

Uso de mínimos cuadrados parciales: cuando la regresión de mínimos cuadrados ordinaria simplemente no funciona

 

Vea cómo:

• Comprenda cuándo y por qué PLS es útil, así como las ventajas de la implementación de PLS en JMP Pro sobre la de JMP.

 

Vea cómo:

• Utilice las calificaciones de los consumidores para identificar los atributos del producto y ayudar a guiar nuevos procesos de formulación y diseño.
  • Emplear validación cruzada de dejar uno fuera,
  • Examinar e interpretar Root Mean Press; NIPALS Ajusta puntuaciones xey para un único factor latente; Parcelas de Diagnóstico; y gráficos VIP frente a coeficientes.
  • Utilice Prediction Profiler para maximizar la conveniencia.

 

Vea cómo:

• C Crear un modelo para evaluar los niveles de tres compuestos diferentes en emisiones espectrales de muestras de agua.
  • Utilice el resumen de Comparación de modelos para ver cómo se correlacionan las puntuaciones xey y para identificar qué variables explican la variación.
  • Guarde los valores de predicción en la tabla de datos para que el modelo sea útil si se agregan nuevas observaciones.

 

Vea cómo:

• Utilice el análisis discriminante en un conjunto de datos que incluye más de 10 000 características de expresión genética de un estudio de 230 individuos
  • Determinar si la información de expresión genética se puede utilizar para clasificar con precisión el estado del receptor de estrógeno
  • Explorar los valores faltantes; interpretar curvas ROC; y examinar la clasificación errónea, los falsos positivos y los falsos negativos.

Recursos

• Libro de prensa de SAS: Descubriendo mínimos cuadrados parciales con JMP ^®

Modelado estadístico avanzado