Ho una tabella di 92.000 colonne (geni) x 12 righe (campioni) e vorrei utilizzare PLS per modellare gli effetti del trattamento. Tuttavia, i miei trattamenti (luogo di origine e temperatura) sono categorici. Se utilizzo l'analisi discriminante, posso testarne solo una alla volta. Se utilizzo PLS nella piattaforma Fit Model, posso creare un modello predittore fattoriale completo, MA non c'è SVD (presumibilmente), quindi l'analisi si blocca. C'è qualcosa di simile a SVD in qualsiasi piattaforma simile a PLS che NON è un'analisi discriminante? In alternativa, è possibile avere più di un predittore (X) nell'analisi discriminante? Ho attaccato il tavolo. Idealmente, avrei tutti i 92.960 geni come Y e il sito di origine, la temperatura e la loro interazione come predittori (3 termini). Forse il mio computer è troppo vecchio (8 GB di RAM con processore da 1,7 Ghz)! Mi chiedo se quello che voglio fare sia realizzabile SOLO con JMP Genomics (che, fastidiosamente, l'Università di Miami si rifiuta di acquistare, anche dopo i miei fastidi!).
Una delle tue opzioni potrebbe essere uno dei metodi di regressione penalizzati? Non usano SVD, ma affrontano il problema della riduzione variabile da un diverso punto di vista analitico ... non la riduzione della dimensionalità che è incorporata in PLS. Il tuo computer potrebbe ancora bloccarsi a causa del numero di modelli che si "adattano" in background ... ma vale la pena provare?
