Regressão de componente principal
Em estatística, a regressão do componente principal é uma análise de regressão dos componentes de uma análise do componente principal . Essa técnica é frequentemente usada quando as variáveis explicativas estão próximas de serem colineares , por exemplo, quando o número de variáveis é muito maior do que o número de indivíduos. A regressão do componente principal é frequentemente comparada à regressão PLS
Princípio
O método ocorre em três fases:
- Análise de componentes principais nas variáveis explicativas
- Regressão linear da variável independente por parte dos componentes mais correlacionados a ela
- Cálculo dos parâmetros de regressão de acordo com as variáveis originais.
Notas e referências
Notas
(fr) Este artigo foi retirado parcial ou totalmente do artigo da Wikipedia em inglês intitulado “ Principal component regression ” ( veja a lista de autores ) .Referências
Livros especializados- Tenenhaus 1998 , p. 41
- (em) [PDF] The MathWorks, Inc., " " Partial Least Squares Regression and Principal Components Regression " ," (acessado em 10 de janeiro de 2012 )
Veja também
Bibliografia
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(fr) Michel Tenenhaus , La regression PLS: Théorie et Pratique , Paris, edições Technip,1998, 254 p. ( ISBN 978-2-7108-0735-3 , leia online )
