偏最小二乗回帰の概要

偏最小二乗回帰(PLS)を使用して、1組の予測変数と1つ以上の連続応答の関係を説明します。予測変数の共線性が高い場合か、観測値よりも予測変数が多い場合にPLSを使用します。PLSは、予測変数が固定されず、誤差と共に測定するときに使用するのにも適しています。PLSは、予測変数の数をより小さい無相関の成分セットに減らし、元のデータではなく、これらの成分に対して最小二乗回帰を実行します。詳細は偏最小二乗回帰とはを参照してください。

相関応答変数を使用して分析を実行する場合は、PLSにより、多変量応答パターンと、応答ごとの別個の分析で検出可能な関係より弱い関係を検出することができます。

たとえば、化学業界のスペクトル写真技術を持つ企業は、スペクトル測定(NIR、IR、UV)間の関係をモデル化する際に、これらのモデルに相関のある変数が数多く含まれるため、PLSを使用します。

この分析の場所

PLS回帰を実行するには 統計 > 回帰 > PLS を選択します。

他の分析を使用する場合

予測変数が固定されていて大きな測定誤差がない場合、または予測変数の共線性が高くなくてデータに項数より多い数観測値が含まれている場合は、適合回帰モデルを使用します。

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