次の表を使用すると、偏最小二乗(PLS、Partial Least Square)グラフについてさらに多くのことを理解できます。

PLSグラフ 定義 使用目的
モデル選択プロット 成分数の関数としての、R2値と予測されたR2値の散布図。縦軸は最適なモデルに含まれる成分の数を示します。 異なる成分数を持つ各モデルのモデリング能力と予測能力を比較します。
応答プロット 適合応答と交差検証応答対実際の応答の散布図。 モデルの適合度と予測度を示します。適合値と交差検証された値との大きな差により、てこ比点を特定します。
係数プロット 非標準化回帰係数の投影散布図。 予測変数と応答の関係の符号と大きさを表示します。
標準化係数プロット 標準化回帰係数の投影散布図。 予測変数が同じスケールではない場合に、予測変数と応答の関係の符号と大きさを表示します。
距離プロット 各観測値のxモデルからの距離とyモデルからの距離の散布図。 てこ比点と外れ値を識別します。
残差ヒストグラム(H) 標準化残差のヒストグラム。 残差の正規性を確認します。ヒストグラムはつりがね型の分布を示します。
残差の正規確率プロット 標準化残差対正規スコアの散布図。 残差の正規性を確認します。点は直線になります。
残差対適合値プロット 標準化残差対適合応答の散布図。 外れ値を識別し、残差にあるパターンを確認します。
残差対てこ比プロット 標準化残差対てこ比の散布図。 外れ値とてこ比点を同時に識別します。
4つの残差一覧(P) 残差ヒストグラム、残差の正規確率プロット、残差対適合値プロット、残差対順序プロットの配列を同じページに表示します。 残差プロットを同時に表示します。
スコアプロット 第1成分と第2成分から構成されるxスコアの散布図。 てこ比点または点のクラスターを識別するために最初の2つの成分を使用するデータの全体配置を表示します。
3Dスコアプロット(3) 第1成分、第2成分、第3成分で構成されるxスコアの3次元散布図。 てこ比点または点のクラスターを識別するために最初の3つの成分を使用するデータの全体配置を表示します。
負荷量プロット 第1成分と第2成分から構成されるx負荷量の連結された散布図。 第1成分と第2成分の各予測変数に含まれる負荷量の相関を表示します。モデルに対する予測変数の重要度を比較します。
残差Xプロット X残差の連結された散布図。それぞれの線は観測値を表し、予測変数と同じ数の点があります。 モデルによってあまり説明されない観測値または予測変数を識別します。
x計算値プロット x計算値の連結された散布図。それぞれの線は観測値を表し、予測変数と同じ数の点があります。 モデルによってあまり説明されない観測値または予測変数を識別します。
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