PLS "amplio" con SVD y múltiples predictores categorialesTengo una tabla de 92,000 columnas (genes) x 12 filas (muestras) y me gustaría usar PLS para modelar los efectos del tratamiento. Sin embargo, mis tratamientos (lugar de origen y temperatura) son categóricos. Si utilizo el análisis discriminante, solo puedo probar uno a la vez. Si utilizo PLS en la plataforma Fit Model, puedo hacer un modelo predictor factorial completo, PERO no hay SVD (presumiblemente), por lo que el análisis falla. ¿Hay algo parecido a la SVD en alguna plataforma similar a PLS que NO sea un análisis discriminante? Alternativamente, ¿es posible tener más de un predictor (X) en el análisis discriminante? Adjunté la mesa. Idealmente, tendría todos los 92,960 genes como Y y el sitio de origen, la temperatura y su interacción como predictores (3 términos). ¡Quizás mi computadora sea demasiado vieja (8 GB de RAM con procesador de 1.7 Ghz)! Me pregunto si lo que quiero hacer SOLO se puede lograr con JMP Genomics (que, de manera molesta, la Universidad de Miami se niega a comprar, ¡incluso después de mi regaño!).
AnalíticaRe: PLS "amplio" con SVD y múltiples predictores categoriales¿Una de sus opciones podría ser uno de los métodos de regresión penalizados? No usan SVD, pero vienen al problema de la reducción de variables desde un punto de vista analítico diferente ... no la reducción de dimensionalidad que se incluye en PLS. Es posible que su computadora aún se cuelgue debido a la cantidad de modelos que se 'ajustarán' en segundo plano ... pero ¿vale la pena intentarlo?
Re: PLS "amplio" con SVD y múltiples predictores categorialesBuena idea. Lo estoy intentando ahora (1 hora de "colgar" en este punto). Incluso si reproduzco su salida de microarrays de cáncer, que fue ~ 11,000 columnas x 230 filas ( Uso de mínimos cuadrados parciales: cuando la regresión de mínimos cuadrados ordinarios simplemente no funciona ), hay un bloqueo con el análisis discriminante, pero no está mal (1-2 minutos), y ese estudio tuvo muchos más sujetos. Tal vez si puedo eliminar esos genes (que probablemente sean la mayoría de) que no tienen esencialmente variación entre las muestras (tal vez mediante el cribado de respuesta o el cribado de predictores), pueda volver a intentar PLS o Gen-reg con los genes "informativos" solo porque supongo que Podría argumentar por qué incluiría un gen sin variación (por ejemplo, un gen de mantenimiento) en tal análisis?
