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Calcula una regresión por mínimos cuadrados parciales (PLS) en línea: simplemente copia tus datos en la tabla de arriba, selecciona una variable dependiente métrica y una o más variables independientes, y elige "Mínimos cuadrados parciales (PLS)" como método de cálculo.
La regresión por mínimos cuadrados parciales (PLS) es una variante de la regresión lineal que primero comprime las variables independientes en un número reducido de componentes y luego predice la variable dependiente a partir de esos componentes. Los componentes se eligen de modo que capturen la mayor cantidad posible de la covarianza entre las variables independientes y la variable dependiente.
La regresión PLS resulta especialmente útil cuando las variables independientes están fuertemente correlacionadas (multicolinealidad) o cuando hay muchos predictores en relación con el número de casos, situaciones en las que la regresión por mínimos cuadrados ordinarios se vuelve inestable o no puede calcularse en absoluto.
El ajuste clave en una regresión PLS es el número de componentes. La calculadora sugiere el número de componentes con el menor error de predicción, determinado mediante validación cruzada de 10 particiones, y puedes ajustar este valor en cualquier momento para examinar modelos más simples o más complejos.
Además del resumen del modelo y los coeficientes de regresión, la calculadora informa la varianza explicada en X y en Y por componente, las puntuaciones de importancia de la variable en la proyección (VIP), y los pesos y cargas de cada componente. Los predictores con una puntuación VIP mayor que 1 suelen considerarse importantes para el modelo.
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