Dados de farinha de soja

Um cientista em um laboratório de química de alimentos analisa 60 amostras de farinha de soja. Para cada amostra, o cientista determina o teor de umidade e gordura, e os registram dados espectrais quase infravermelhos (NIR) em 88 comprimentos de onda. O cientista seleciona aleatoriamente 54 das 60 amostras e calcula a relação entre as respostas (umidade e gordura) e os preditores (88 comprimentos de onda NIR), utilizando regressão PLS. O cientista usa as 6 amostras restantes como conjunto de dados de teste para avaliar a capacidade preditiva do modelo.

Use esses dados para demonstrar Regressão de mínimos quadrados parciais.