Resultados óptimos demandan herramientas de mayor precisión: el aporte de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS)
La regresión PLS (Partial Least Squares) es un método estadístico multivariante recientemente generalizado. Combina y generaliza conceptos de análisis de Componentes Principales y de análisis de Regresión Lineal Múltiple y resulta particularmente útil cuando se desea predecir un conjunto de variable...
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      | Autores principales: | , | 
|---|---|
| Formato: | Articulo | 
| Lenguaje: | Español | 
| Publicado: | 2013 | 
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/116356 | 
| Aporte de: | 
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| institution | Universidad Nacional de La Plata | 
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| language | Español | 
| topic | Ciencias Económicas Regresión PLS Análisis de componentes principales Regresión múltiple Multicolinealidad | 
| spellingShingle | Ciencias Económicas Regresión PLS Análisis de componentes principales Regresión múltiple Multicolinealidad Legato, Ana María Alonso, Aldo Hernán Resultados óptimos demandan herramientas de mayor precisión: el aporte de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS) | 
| topic_facet | Ciencias Económicas Regresión PLS Análisis de componentes principales Regresión múltiple Multicolinealidad | 
| description | La regresión PLS (Partial Least Squares) es un método estadístico multivariante recientemente generalizado. Combina y generaliza conceptos de análisis de Componentes Principales y de análisis de Regresión Lineal Múltiple y resulta particularmente útil cuando se desea predecir un conjunto de variables dependientes (Y) desde un conjunto (relativamente grande y posiblemente correlacionadas) de variables predictoras (X). También resuelve con propiedad el problema de multicolinealidad, que generalmente se supera eliminando las variables que la causan o transformándolas, solución aplicable si la permanencia del set de variables X no es requerida, o sea cuando necesidades de explicación y predicción no inhiban tal procedimiento. Es apto asimismo cuando el problema requiere considerar relaciones múltiples y cruzadas, y que todas ellas se den simultáneamente o cuando existen variables que no se puedan medir directamente (no observables) no obstante ser necesarias para desarrollar la teoría.
El presente trabajo considera específicamente esta metodología, la describe e interpreta en su concepción y hace explícito su potencial aporte a través de su aplicación a dos casos simplificados que permiten comparar los resultados con los obtenidos mediante el empleo de otra técnica. | 
| format | Articulo Articulo | 
| author | Legato, Ana María Alonso, Aldo Hernán | 
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| author_sort | Legato, Ana María | 
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| publishDate | 2013 | 
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