Datos sobre harina de soya

Un científico que trabaja en un laboratorio de química de los alimentos analiza 60 muestras de harina de soya. Para cada muestra, el científico determina la humedad y contenido de grasa y registra datos del espectro infrarrojo cercano (NIR) a 88 longitudes de onda. El científico selecciona aleatoriamente 54 de las 60 muestras y estima la relación entre las respuestas (humedad y grasa) y los predictores (las 88 longitudes de onda NIR) usando la regresión PLS. El científico utiliza las 6 muestras restantes como un conjunto de datos de prueba para evaluar la capacidad predictiva del modelo.

Puede usar estos datos para hacer una demostración de Regresión de cuadrados mínimos parciales.