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martinastra
Nuovo Arrivato
20 Messaggi |
 Inserito il - 13 luglio 2007 : 17:20:00
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SAPETE SPIEGARMI QUESTI QUATTRO METODI?
MLR = analisi di regressione lineare multipla
PLS = metodo dei minimi quadrati parziali
PCA = analisi delle componenti principali LOADINGS E SCORES?
PCR = analisi delle regressioni della componente principale
cosa sono i RESIDUALS?
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valbusagio
Nuovo Arrivato
5 Messaggi |
 Inserito il - 14 luglio 2007 : 13:42:57
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Citazione:
Messaggio inserito da martinastra
SAPETE SPIEGARMI QUESTI QUATTRO METODI?
MLR = analisi di regressione lineare multipla
PLS = metodo dei minimi quadrati parziali
PCA = analisi delle componenti principali LOADINGS E SCORES?
PCR = analisi delle regressioni della componente principale
cosa sono i RESIDUALS?
Ciao,
MLR Multi Linear Regression si tratta di trovare un modello multi-lineare del tipo
y = a*x1 + b*x2 + c* x3 + ... + d
dove a,b,c,d,... sono i parametri del modello multi-lineare xi sono le variabili che usi per predire la risposta (y)
PCA Principal Component Analysis. è un metodo che permette di proiettari i dati originali in uno spazio dove i versori(componenti principali, in pratica gli assi x,y,z,...) sono orientati nelle direzioni di massima varianza e perpendicolari fra loro. Ogni componente 'spiega' una certa percentuale della varianza totale contenuta nei dati. I LOADINGS sono i 'coefficienti' delle componenti principali, in pratica le Componenti Principali(Principal Components)PCs sono dei vettori di numeri reali dove l'elemento i-esimo definisce il 'peso' della variabile i-esima rispetto una PC. Gli SCORES sono le coordinate dei dati quando vengono proiettati nello spazio definito dalle PCs.
Esempi di utilizzo:
devi produrre un grafico 2-3D da dati multivariati(tante variabili) allora utilizzi la PCA per ottenere le primi 2-3 componenti che spiegano la massima varianza possibile utilizzando uno spazio 2-3dimensionale. Ottieni le coordinate dei dati rispetto le prime 2-3 componenti(Scores) e li rappresenti con Excel o MATLAB.
sei a conoscenza del fatto che i dati in tuo possesso sono affetti da rumore sperimentale, allora decidi di usare soltanto le prime n-componenti principali e di non tenere in considerazione le altre che spiegano una piccola percentuale della varianza originale dei dati e che puoi considerare con una certa approssimazione dovuta al rumore sperimentale.
PCR Principal Component Regression come MLR ma invece che usare i dati principali usi quelli proiettati nello spazio delle compnenti principali, una volta capito cosa fa PCA alla fine viene naturale.
PLS Partial Least Squares è un po' più complicato c'è questo tutorial in rete che mi sembra abbastanza fatto bene http://www.ats.ucla.edu/stat/sas/library/pls.pdf.
Cmq è come PCR ma invece che estrarre le componenti principali massimizzando la varianza spiegata le estrae massimizzando la correlazione con la risposta.
Non vado oltre cmq il percorso di apprendimento delle tecniche è MLR-PCA-PCR-PLS e PLS.
Spero di esserti stato utile.
Cmq tra un po' dovrei mettere online un sito con un po' di esempi pratici e un po' di dritte per fare le cose in MATLAB, EXCEL, R etc.
Ti farò sapere.
ciao |
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nonnaprog
Nuovo Arrivato
12 Messaggi |
Inserito il - 05 novembre 2007 : 14:02:30
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Ciao, sono interessato anche io alla tecnica della PCA, sto trattando dati raman. Se mi dai qualche dritta o materiale per approfondire la tecnica te ne sarei grato.
Grazie |
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pino licusi
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7 Messaggi |
Inserito il - 06 novembre 2007 : 15:47:31
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| anch'io. servirebbe, cosa che non trovo, un esempio pratico svolto passo passo in R. |
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TMax
Utente Junior
Prov.: BG
Città: Capriate
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nonnaprog
Nuovo Arrivato
12 Messaggi |
Inserito il - 10 novembre 2007 : 11:48:48
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| Qualcuno ha utilizzato la PCA con JAva? |
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giangiscan
Nuovo Arrivato
1 Messaggi |
Inserito il - 02 dicembre 2011 : 17:14:11
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ciao Tmax, mi sono da poco imbattuto nel metodo di riconoscimento PLS ma non riesco a capire come funziona e il link che hai pubblicato non funziona. Non è che sai darmi qualche informazione aggiuntiva??
ti ringrazio anticipatamente. |
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chick80
Moderatore
Città: Edinburgh
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MLR PCA 
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