ピーター・バーテルpeter.bartell@jmp.com通常の最小二乗（JMPの標準最小二乗）では不十分な場合は、部分最小二乗を使用することをお勧めします。
JMPのPLSプラットフォームは、説明変数の線形結合に基づく線形モデルに適合します（バツs）。 これらの因子は、間の共分散を最大化しようとする方法で取得されます。バツsおよび1つまたは複数の応答（ Y s）。 PLSは、バツsとY s潜在的な構造を明らかにする。
PLSは、通常の最小二乗法を使用しても、観測値よりもX変数が多い場合など、満足のいく結果が得られない場合に役立ちます。相関性の高いX変数。多数のX変数。いくつかのY変数。そして多くのX変数。
JMP Proは、PLS判別分析（PLS-DA）を実行し、さまざまなモデル効果を含め、いくつかの検証方法を使用し、欠測データを代入し、さまざまな統計の分布のブートストラップ推定を取得するための追加機能を提供します。
JMP Proでは、PLSは、次の方法でJMPに追加機能を提供するFitModelパーソナリティです。
- 名目および連続データ型での応答のフィッティング
- 多項式、交互作用、およびカテゴリ効果のフィッティング
- トレイン/検証/テスト構成、Kfold、Leave-One-Out、Holdback％など、より多くの検証および相互検証メソッドのセットを提供します。
- 欠測データの代入
- 選択された統計の分布のブートストラップ推定を提供します。
