Ähnlich wie beim Prädiktor-Screening besteht die Idee darin, eine Liste von Spalten zu erhalten, die nach ihrem Beitrag geordnet sind und die Variabilität innerhalb von X erklären, die fehlende Werte und/oder Ausreißer enthält.
In der PCA kann man den partiellen Beitrag der Variablen darstellen. Diese Visualisierung berücksichtigt jedoch nicht die unterschiedliche Bedeutung der PCs. Die Eigenwerttabelle enthält den Prozentsatz der erklärten Daten.
Auf der PLS-Plattform ist dies möglich. PCA erfordert jetzt mehrere manuelle Schritte.
Die Antwort finden Sie hier:
https://community.jmp.com/t5/Discussions/PCA-total-variable-contribtion/mp/338594#M58665
