Klasa liniowych metod modelowania zależności między dwiema grupami zmiennych, X i Y. Obejmuje regresję PLS.
Czy ktoś może polecić dobre przedstawienie teorii stojącej za częściową regresją najmniejszych kwadratów (dostępną online) dla kogoś, kto rozumie SVD i PCA? Przejrzałem wiele źródeł online i nie znalazłem niczego, co miałoby właściwe połączenie rygorystyczności i dostępności. Przyjrzałem się...
W jaki sposób powiązane są PCA, LDA, CCA i PLS? Wszystkie wydają się „widmowe” i algebraiczne liniowe i bardzo dobrze rozumiane (powiedzmy, że ponad 50 lat teorii wokół nich zbudowanych). Są używane do bardzo różnych rzeczy (PCA do redukcji wymiarów, LDA do klasyfikacji, PLS do regresji), ale nadal...
Rozważ regresję kalenicową z dodatkowym ograniczeniem wymagającym, aby miał jednostkową sumę kwadratów (równoważnie wariancję jednostkową); w razie potrzeby można założyć, że ma również jednostkową sumę kwadratów:y^y^\hat{\mathbf y}yy\mathbf
W częściowej regresji najmniejszych kwadratów (PLSR) lub częściowym modelowaniu równań strukturalnych najmniejszych kwadratów (PLS-SEM), do czego odnosi się termin
Czy regresja zredukowana rangi i regresja głównych składników to tylko szczególne przypadki częściowych najmniejszych kwadratów? Ten samouczek (strona 6, „Porównanie celów”) stwierdza, że kiedy wykonujemy częściowe najmniejsze kwadraty bez rzutowania X lub Y (tj. „Nie częściowy”), staje się...
Próbuję zobaczyć, czy wybrać regresję grzbietu , LASSO , regresję głównego składnika (PCR), czy częściowe najmniejsze kwadraty (PLS) w sytuacji, gdy istnieje duża liczba zmiennych / cech ( ppp ) i mniejsza liczba próbek ( n<pn<pn np>10np>10np>10n Zmienne ( i Y ) są skorelowane ze sobą w...
Próbuję znaleźć informacje dotyczące założeń regresji PLS (pojedynczy yyy ). Szczególnie interesuje mnie porównanie założeń PLS z regresją OLS. Przeczytałem / przejrzałem wiele literatury na temat PLS; artykuły Wolda (Svante i Herman), Abdiego i wielu innych, ale nie znalazły zadowalającego...
Jestem bardzo nowy w częściowych najmniejszych kwadratach (PLS) i staram się zrozumieć wynik funkcji R plsr()w plspakiecie. Symulujmy dane i uruchom PLS: library(pls) n <- 50 x1 <- rnorm(n); xx1 <- scale(x1) x2 <- rnorm(n); xx2 <- scale(x2) y <- x1 + x2 + rnorm(n,0,0.1); yy...
Pytanie zostało zadane tutaj, ale nikt nie udzielił dobrej odpowiedzi. Myślę więc, że dobrym pomysłem jest powtórzenie tego, a także chciałbym dodać więcej komentarzy / pytań. Pierwsze pytanie brzmi: jaka jest różnica między „modelowaniem ścieżki PLS” a „regresją PLS”? Mówiąc bardziej ogólnie,...
Podczas wykonywania głównej analizy składowej (PCA) powszechną rzeczą do zrobienia jest wykreślenie dwóch obciążeń względem siebie w celu zbadania zależności między zmiennymi. W pracy dołączonej do pakietu PLS R do wykonywania regresji głównej składowej i regresji PLS istnieje inny wykres, zwany...
Podstawowym model PLS jest dana macierzy X i n wektor Y są związane przez X = T P ' + E , Y = T Q ' + f , gdzie t jest utajony N x k macierzy i E , f są warunkami szumu (sumowanie X , y są wyśrodkowane).n × mn×mn \times mXXXnnnyyyX= TP.′+ E,X=T.P.′+mi,X = T P' + E, y= Tq′+ f,y=T.q′+fa,y = T q' +...
Mam zestaw danych składający się z 10 zmiennych. Uruchomiłem częściowe najmniejsze kwadraty (PLS), aby przewidzieć pojedynczą zmienną odpowiedzi na podstawie tych 10 zmiennych, wyodrębniłem 10 składników PLS, a następnie obliczyłem wariancję każdego składnika. Na podstawie oryginalnych danych...