Regresion PLS y PCA Como Solución al Problema de Multicolinealidad en Regresion Multiple

• Vega Vilca, José Carlos ^[1] ; Guzman, Josué ^[2]
  1. [1] University of Puerto Rico System

     University of Puerto Rico System

     Puerto Rico

     
  2. [2] Universidad del Turabo

     Universidad del Turabo

     Puerto Rico

     
• Localización: Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones, ISSN 2215-3373, ISSN-e 2215-3373, Vol. 18, Nº. 1, 2011, págs. 9-20
• Idioma: español
• DOI: 10.15517/rmta.v18i1.2111
• Títulos paralelos:
  • Regresion PLS y PCA como Solucion al Problema de Multicolinealidad en Regresion Multiple
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• Resumen
  • español

    Se presentan y comparan las técnicas de regresión por componentes principales y la regresión por componentes desde mínimos cuadros parciales , como solución al problema milticolinealidad en regresión múltiple. Se ilustran las metodologías con ejemplos de aplicación en la que se observa la superioridad de la técnica por mínimos cuadros parciales.

  • English

    We present and compare principal components regression and partial least squares regression, and their solution to the problem of multicollinearity. We illustrate the use of both techniques, and demonstrate the superiority of partial least squares.

• Referencias bibliográficas
  • Frank, I.E.; Friedman, J.H. (1993) “A statistical view of some chemometrics regression tools”, Technometrics 35:109–148.
  • Garthwaite, P.H. (1994) “An interpretation of partial least square regression”, Journal of the American Statistical Association 89(425): 122–127.
  • Helland, I. (1988) “On the structure of partial least squares regression”, Communications in Statistics, Simulation and Computation, 17(2):...
  • Hoskulsson, A. (1988) “PLS regression methods”, Chemometrics, 2: 211–228.
  • Mardia, K.V.; Kent, J.T.; Bibby, J.M. (1997) Multivariate Analysis. Academic Press, London.
  • Massy, W.F. (1965) “Principal Components Regression in Exploratory Statistical Research”, Journal of the American Statistical Association,...
  • Stone, M.; Brooks, R.J. (1990) “Continuum regression: cross-validated sequentially constructed prediction embracing ordinary least squares,...
  • Trygg, J. (2001) Parsimonious Multivariate Models. PhD Thesis, Umea University, Research Group for Chemometrics Department of Chemistry.
  • Wold, H. (1975) “Soft modeling by latent variables; the nonlinear iterative partial least square approach”, Perspectives in Probability and...