Derzeit kann JMP PLS kategoriale Variablen in das PLS-Modell einbeziehen, indem mehrere Dummy-Variablen für jede kategoriale Variable gesetzt werden. Wenn ich beispielsweise eine dreistufige Variable habe, Chassistyp, Low Level, Middle Level und High Level, generiert JMP 3 Dummy-Variablen, Low Chassistyp (1 für Chassistyp = Low Level, 0 für andere), Middle Chassistyp (1 für Chassistyp = mittleres Niveau, 0 für andere) und hohen Chassistyp (1 für Chassistyp = hohes Niveau, 0 für andere), und fügen Sie diese Variablen dann in PLS ein, um das endgültige Modell zu erhalten. Auf diese Weise wird der VIP-Wert für jede Ebene der ursprünglichen Chassistyp-Variablen berechnet, aber nicht ein VIP-Wert für die gesamte Chassistyp-Variable. Es gibt eine neue Methode namens PLS-CAP (PLS algorithm for Categorical Predictors), die einen einzelnen VIP-Wert für eine kategoriale Variable generieren kann, unabhängig davon, wie viele Ebenen die kategoriale Variable hat (siehe angehängte PDF-Datei). Dies ist für unsere Verbraucheranalyse sehr nützlich, da wir normalerweise eine Variable Auswirkung und nicht jede Ebene der Variablen Auswirkung auf die Reaktion verstehen möchten. Hope JMP kann diese Funktion im PLS-Modul hinzufügen.
Zhiwu Liang liang.zw@pg.com Kobe Technisches Zentrum Japan
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />JMP 12 fügt PLS-DA hinzu.
