部分的最小二乗回帰
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/09/17 07:54 UTC 版)
部分的最小二乗回帰（ぶぶんてきさいしょうじじょうかいき、英: partial least squares regression、略称: PLS回帰）は、主成分回帰といくらかの関係を持つ統計的手法の一つである。偏最小二乗回帰または部分最小二乗回帰とも呼ばれる。PLS回帰は、応答変数と説明変数との間の最大分散の超平面を探す代わりに、予測変数と観測可能な変数を新たな空間に射影することによって線形回帰モデルを探る。XおよびYのデータが共に新たな空間に射影されるため、PLSに分類される手法群は双線形因子モデルとも呼ばれる。部分的最小二乗判別分析（PLS-DA）は、Yが分類である時の派生法である。
- ^ Wold, S; Sjöström, M.; Eriksson, L. (2001). “PLS-regression: a basic tool of chemometrics”. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 58 (2): 109–130. doi:10.1016/S0169-7439(01)00155-1.
- ^ Lindgren, F; Geladi, P; Wold, S (1993). “The kernel algorithm for PLS”. J. Chemometrics 7: 45–59. doi:10.1002/cem.1180070104.
- ^ de Jong, S.; ter Braak, C.J.F. (1994). “Comments on the PLS kernel algorithm”. J. Chemometrics 8 (2): 169–174. doi:10.1002/cem.1180080208.
- ^ Dayal, B.S.; MacGregor, J.F. (1997). “Improved PLS algorithms”. J. Chemometrics 11 (1): 73–85. doi:10.1002/(SICI)1099-128X(199701)11:1<73::AID-CEM435>3.0.CO;2-#.
- ^ de Jong, S. (1993). “SIMPLS: an alternative approach to partial least squares regression”. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 18 (3): 251–263. doi:10.1016/0169-7439(93)85002-X.
- ^ Rannar, S.; Lindgren, F.; Geladi, P.; Wold, S. (1994). “A PLS Kernel Algorithm for Data Sets with Many Variables and Fewer Objects. Part 1: Theory and Algorithm”. J. Chemometrics 8 (2): 111–125. doi:10.1002/cem.1180080204.
- ^ Abdi, H. (2010). “Partial least squares regression and projection on latent structure regression (PLS-Regression)”. Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics 2: 97–106. doi:10.1002/wics.51.
- ^ Trygg, J; Wold, S (2002). “Orthogonal Projections to Latent Structures”. Journal of Chemometrics 16 (3): 119–128. doi:10.1002/cem.695.
- ^ Sæbøa, S.; Almøya, T.; Flatbergb, A.; Aastveita, A.H.; Martens, H. (2008). “LPLS-regression: a method for prediction and classification under the influence of background information on predictor variables”. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 91 (2): 121–132. doi:10.1016/j.chemolab.2007.10.006.
- ^ Kelly, Bryan; Pruitt, Seth (2015-06-01). “The three-pass regression filter: A new approach to forecasting using many predictors”. Journal of Econometrics. High Dimensional Problems in Econometrics 186 (2): 294–316. doi:10.1016/j.jeconom.2015.02.011.
- ^ Kelly, Bryan; Pruitt, Seth (2013-10-01). “Market Expectations in the Cross-Section of Present Values” (英語). The Journal of Finance 68 (5): 1721–1756. doi:10.1111/jofi.12060. ISSN 1540-6261.
[続きの解説]
「部分的最小二乗回帰」の続きの解説一覧
- 1 部分的最小二乗回帰とは
- 2 部分的最小二乗回帰の概要
- 3 基礎的モデル
- 4 アルゴリズム
- 5 拡張
- 6 外部リンク
- 部分的最小二乗回帰のページへのリンク
