Descubriendo los mínimos cuadrados parciales con JMP®
Ian Cox, PhD, Gerente de Soluciones para Ventas y Marketing de JMP – SAS
Dra. Marie Gaudard, consultora del North Haven Group
Esta charla ofrece una introducción a los mínimos cuadrados parciales (PLS), un enfoque que permite encontrar relaciones entre conjuntos de variables, típicamente un conjunto de predictores y un conjunto de respuestas. PLS aprovecha las correlaciones dentro y entre los conjuntos de variables para revelar estructuras subyacentes o latentes y, a diferencia de la regresión, PLS puede utilizarse cuando los predictores superan a las observaciones. Aunque es una técnica popular entre los quimiometristas, PLS es versátil y se puede aplicar en diversas áreas. Ilustramos PLS con un ejemplo de química computacional (Umetrics, 1995). En este ejemplo, el objetivo es medir la actividad biológica de un compuesto indirectamente, mediante mediciones químicas relativamente económicas. El conjunto de datos contiene 33 observaciones y 15 predictores.
