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Mínimos cuadrados parciales usando JMP Pro - Diapositivas y datos de estudios de casos

Diapositivas y datos de estudios de caso utilizados en el seminario web JMP de dominio avanzado en vivo de Peter Bartell, Mínimos cuadrados parciales: cuando la regresión de mínimos cuadrados ordinarios simplemente no funciona. 

 

PLS es útil: para construir modelos predictivos cuando tiene muchos factores altamente colineales (correlacionados) o más variables x que observaciones de las respuestas, y cuando necesita predecir respuestas y le gustaría encontrar variables predictoras influyentes, o reducir el número de variables predictoras para el estudio posterior.

 

Ver el vídeos hecho de su webinar.

 

Otros recursos sobre este tema incluyen:

• Libro de prensa de SAS Descubriendo mínimos cuadrados parciales con JMP por Cox y Gaudard y el acompañamiento código de ejemplo y datos .
• Estudio de control de calidad de micromatrices para la clasificación de individuos en función de la caracterización de la expresión génica
• Documentación en línea JMP PLS

ModeladoRe: Mínimos cuadrados parciales usando JMP Pro - Diapositivas y datos de estudios de casos

Gracias Gail por hacer esto disponible.

Gracias Peter por los estudios de casos para entender PLS usando JMP.