Regresion PLS y PCA como solución al problema de multicolinealidad en regresión múltiple
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| Autores: | , |
|---|---|
| 格式: | artículo original |
| 状态: | Versión publicada |
| Fecha de Publicación: | 2011 |
| 实物特征: | 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. |
| País: | Portal de Revistas UCR |
| 机构: | Universidad de Costa Rica |
| Repositorio: | Portal de Revistas UCR |
| 语言: | Español |
| OAI Identifier: | oai:archivo.portal.ucr.ac.cr:article/2111 |
| 在线阅读: | https://archivo.revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/2111 |
| Palabra clave: | principal components analysis partial least squares dimensionality reduction análisis de componentes principales mı́nimos cuadrados parciales reducción de la dimensionalidad |