SVD 및 다중 범주 예측 변수가있는 "와이드"PLS92,000 개의 열 (유전자) x 12 개의 행 (샘플) 테이블이 있고 PLS를 사용하여 치료 효과를 모델링하고 싶습니다. 그러나 나의 치료 (원산지 및 온도)는 범주 적입니다. 판별 분석을 사용하면 한 번에 하나씩 만 테스트 할 수 있습니다. Fit Model 플랫폼에서 PLS를 사용하면 전체 요인 예측 모델을 수행 할 수 있지만 SVD (아마도)가 없으므로 분석이 충돌합니다. 판별 분석이 아닌 PLS와 유사한 플랫폼에서 SVD와 유사한 것이 있습니까? 또는 판별 분석에서 둘 이상의 예측 변수 (X)를 가질 수 있습니까? 나는 테이블을 붙였다. 이상적으로, 나는 92,960 개의 유전자를 Y로, 기원 부위, 온도 및 이들의 상호 작용을 예측 자 (3 항)로 가질 것입니다. 내 컴퓨터가 너무 오래되었을 수 있습니다 (1.7Ghz 프로세서가 장착 된 8GB RAM)! 내가 원하는 것이 JMP Genomics로만 달성 가능한지 궁금합니다 (성가 시게도 University of Miami는 내 잔소리 후에도 구매를 거부합니다!).
해석학Re : SVD 및 다중 범주 예측 변수가있는 "Wide"PLS옵션 중 하나는 페널티 회귀 분석 방법 중 하나 일 수 있습니까? 그들은 SVD를 사용하지 않지만 다른 분석 관점에서 변수 감소 문제에 도달합니다 ... PLS에 구워진 차원 감소가 아닙니다. 백그라운드에 '적합한'모델 수가 많기 때문에 컴퓨터가 여전히 멈출 수 있지만 시도해 볼 가치가 있습니까?
Re : SVD 및 다중 범주 예측 변수가있는 "Wide"PLS좋은 생각. 나는 지금 그것을 시도하고있다 (이 시점에서 "매달려"의 1 시간). 암 마이크로 어레이 출력을 재현하더라도 ~ 11,000 열 x 230 행 ( 부분 최소 제곱 사용 : 일반 최소 제곱 회귀가 작동하지 않는 경우 ), 판별 분석에는 문제가 있지만 나쁘지 않습니다 (1 ~ 2 분). 그 연구에는 더 많은 주제가있었습니다. 샘플간에 본질적으로 변이가없는 유전자 (대부분 일 가능성이 높은)를 제거 할 수 있다면 (반응 스크리닝 또는 예측 자 스크리닝을 사용하여) PLS 또는 Gen-reg를 "유익한"유전자로만 재 시도 할 수 있습니다. 왜 그런 분석에 변이가없는 유전자 (예 : 하우스 키핑 유전자)를 포함 시키겠습니까?
