Scoprire i minimi quadrati parziali con JMP®
Ian Cox, PhD, Responsabile delle soluzioni per le vendite e il marketing di JMP – SAS
Marie Gaudard, PhD, Consulente – North Haven Group
Questa presentazione fornisce un'introduzione ai minimi quadrati parziali (PLS), un approccio che può essere utilizzato per trovare relazioni tra insiemi di variabili, tipicamente un insieme di predittori e un insieme di risposte. I PLS sfruttano le correlazioni all'interno e tra gli insiemi di variabili per rivelare strutture sottostanti o latenti e, a differenza della regressione, i PLS possono essere utilizzati quando i predittori sono più numerosi delle osservazioni. Sebbene sia una tecnica preferita dai chemiometristi, i PLS sono versatili e possono trovare applicazione in molti ambiti. Illustriamo i PLS utilizzando un esempio tratto dalla chimica computazionale (Umetrics, 1995). In questo esempio, l'obiettivo è misurare indirettamente l'attività biologica di un composto, utilizzando misure chimiche relativamente poco costose. Il set di dati contiene 33 osservazioni e 15 predittori.
