Abstrakt. Användningen av partiella minst kvadrater (PLS) för hantering av kollinjäriteter bland de oberoende variablerna X i multipel regression diskuteras. Sammanfallande uppskattningar (rank 1, 2,...) erhålls med hjälp av resterna från tidigare rang som en ny beroende variabel y. PLS-metoden är likvärdig med den konjugatgradientmetod som används i numerisk analys för relaterade problem. För att uppskatta den "optimala" rangen används korsvalidering. Jackknifes uppskattningar av standardfelen erhålls därmed utan någon extra beräkning. PLS-metoden jämförs med åsregression och de viktigaste komponenterna regression på ett kemiskt exempel på modellering av förhållandet mellan den uppmätta biologiska aktiviteten och variabler som beskriver den kemiska strukturen hos en uppsättning substituerade fenetylaminer.
Funktioner väljs via Partial Least Squares (PLS) regression REF.
The Collinearity Problem in Linear Regression. The Partial Least Squares (PLS) Approach to Generalized Inverses
{'venue': None, 'journal': 'Siam Journal on Scientific and Statistical Computing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}