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乔治·鲁索利洛

非量测偏最小二乘法。 （英语） 兹比尔1295.62004

电子。J.统计。 6, 1641-1669 (2012)。
小结：在本文中，我回顾了基于协方差的偏最小二乘（PLS）方法，重点介绍了各自算法的共同特点和优化标准。然后，我展示了如何调整这些算法以用作最佳缩放工具。提出了三种新的PLS型算法，分别用于分析一个、两个或多个变量块：非计量NIPALS、非计量PLS回归和非计量PLS-路径建模。这些算法将PLS方法的适用性扩展到不同测量尺度上测量的数据，以及通过非线性关系连接的变量。

引用于2文件

MSC公司：

62-07 数据分析（统计）（MSC2010）
62H25个 因子分析和主成分；对应分析

关键词：

最佳缩放;尼泊尔;PLS回归;最小二乘路径分析;非线性

软件：

R（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.Russolillo}，电子。J.Stat.6，1641--1669（2012；Zbl 1295.62004）
全文： 内政部 欧几里得

参考文献：

[1] Benzécri，J.P.（1973年）。，巴黎杜诺德L'analyse des Données·Zbl 0297.62039号
[2] Bollen，K.A.（1989）。，具有潜在变量的结构方程，威利，纽约·Zbl 0731.62159号
[3] Efron，B.（1982）。，Jackknife、bootstrap和其他重采样计划，费城SIAM·Zbl 0496.62036号
[4] Esposito Vinzi，V.、Chin W.W.、Henseler，J.和Wang，H.（编辑）（2010年）。，偏最小二乘（PLS）手册：概念、方法和应用，施普林格-弗拉格出版社，柏林-海德堡·Zbl 1186.62001年
[5] Gifi，A.（1990）。，非线性多元分析，英国奇切斯特威利·Zbl 0697.62048号
[6] Hanafi，M.（2007）。PLS路径建模：使用估计模式B计算潜在变量，计算统计22，275-292·Zbl 1196.62103号 ·doi:10.1007/s00180-007-0042-3
[7] Hayashi，C.（1952年）。关于从定性数据预测现象和从数学统计角度量化定性数据，《统计数学研究所年鉴》3，69-98·Zbl 0049.09902号 ·doi:10.1007/BF02949778
[8] Höskuldsson，A.（1988年）。PLS回归方法，化学计量学杂志2，211-228。
[9] de Jong，S.（1993）。SIMPLS：偏最小二乘回归、化学计量学和智能实验室系统的替代方法18，251-263。
[10] Krämer，N.（2007）。，利用偏最小二乘法和boosting分析高维数据，德国柏林理工大学博士论文。
[11] Kruskal，J.（1964年）。通过优化非度量假设的拟合优度进行多维缩放，《心理测量学》，29（1），1-27·Zbl 0123.36803号 ·doi:10.1007/BF02289565
[12] Kruskal，J.（1964年）。非度量多维尺度：一种数值方法，《心理测量学》29（2），115-129·Zbl 0123.36804号 ·doi:10.1007/BF02289694
[13] Kruskal，J.和Shepard，R.（1974年）。线性因素分析的一种非度量变体，心理计量学39（2），123-157·Zbl 0295.62064号 ·doi:10.1007/BF02291465
[14] Jakobowicz，E.和Darquenne，C.（2007年）。处理反射分类变量的改进PLS路径建模算法和新的模型构建策略，计算统计与数据分析51（8），3666-3678·Zbl 1161.62460号
[15] Jöreskog，K.G.（1970）。协方差结构分析的一般方法。，生物特征57，239-251·Zbl 0195.48801号 ·doi:10.1093/biomet/57.2.239
[16] de Leeuw，J.、Young，F.W.和Takane Y.（1976年）。定性数据中的加性结构：具有最佳缩放特征的交替最小二乘法，《心理测量学》41，471-503·Zbl 0351.92031号 ·doi:10.1007/BF02296971
[17] Lohmöller，J.B.（1989）。，使用偏最小二乘法的潜在可变路径建模，Physica-Verlag，Heildelberg·Zbl 0788.62050号
[18] Michailidis，G.，de Leeuw，J.（1998年）。描述多元分析的Gifi系统，《统计科学》13（4），307-336·Zbl 1059.62551号 ·doi:10.1214/ss/1028905828
[19] Lyttkens，E.（1966年）。关于主分量Wold迭代估计方法的不动点性质。收录：Krishnaiah P.R.（编辑），多元分析，纽约学术出版社，335-350·Zbl 0239.62042号
[20] R开发核心团队（2011）。，R： 统计计算语言和环境，R统计计算基金会，奥地利维也纳。网址：。
[21] Rosipal，R.和Krämer，N.（2006年）。偏最小二乘法的概述和最新进展。摘自：C.Saunders，C.，Grobelnik，M.，Gunn，S.，Shawe-Taylor，J.（编辑），《子空间，潜在结构和特征选择技术》，Springer，34-51。
[22] Russett，B.M.（1964），《不平等和不稳定：土地保有权与政治的关系》，《世界政治》第16期，第442-454页。
[23] Russolillo，G.（2009），非度量数据的PLS方法，博士论文，意大利那不勒斯“费德里科二世”研究大学。
[24] Russolillo，G.和Lauro N.C.（2011年）。PLS回归框架中处理类别预测的建议。in:Fichet，B。；Piccolo，D。；Verde，R。；Vichi，M.（编辑），《复杂数据结构的分类和多元分析》，Springer-Verlag France，341-348。
[25] Russolillo，G.、Trinchera L.和Esposito Vinzi，V.（2009年）。结构方程建模的非线性正则化基于组件的方法，短篇论文集-Convegno Intermedio SIS-2009大型数据集分析的统计方法，CLEUP。
[26] Sampson，P.D.、Streissguth，A.P.、Barr，H.M.和Bookstein，F.L.（1989年）。产前酒精对神经行为的影响：第二部分。偏最小二乘分析，神经毒理学和四联症11（5），477-491。
[27] Tenenhaus，M.（1977年）。《分析组合原则》（Analyse en composantes principales d un ensembly de variables nominales ou numéric），《统计应用评论》（Revue de statistique appliquee）25，39-56。
[28] Tenenhaus，M.（1998）。，La Régression PLS:theorie et pratique，德希尼布，巴黎·兹比尔0923.62058
[29] Tenenhaus，M.、Esposito Vinzi，V.、Chatelin，Y.-M.、Lauro，N.C.（2005）。PLS路径建模、计算统计和数据分析48、159-205·Zbl 1429.62227号
[30] Tenenhaus和M，Hanafi，M.（2010），PLS路径建模和多块数据分析之间的桥梁。作者：Esposito Vinzi，V.，Chin W.W.，Henseler，J.，Wang，H.（编辑），《偏最小二乘法手册：概念、方法和应用》，施普林格出版社，柏林-海德堡。
[31] Tenenhaus，A.和Tenenhous，M.（2011年）。正则化广义典型相关分析。，《心理测量学》76（2），257-284·Zbl 1284.62753号 ·doi:10.1007/s11336-011-9206-8
[32] Tishler，A.、Dvir，D.、Shenhar，A.和Lipovetsky，S.（1996年）。《确定国防发展项目的关键成功因素：多元分析、技术预测和社会变革》，51，151-171。
[33] 塔克·L.R.（1958）。因素分析的电池间方法，《心理测量学》23，111-136·兹比尔0097.35102 ·doi:10.1007/BF02289009
[34] Wegelin，J.A.（2000）。，偏最小二乘（PLS）方法调查，重点放在两区组案例上，技术报告N.371，美国华盛顿大学统计系：西雅图。
[35] Wold，H.（1966年）。用迭代最小二乘法估计主成分和相关模型。摘自：P.R.Krishnaiah（编辑），多元分析，学术出版社，纽约，391-420·Zbl 0214.46103号
[36] Wold，H.（1975）。具有潜在变量的路径模型：非线性迭代偏最小二乘法。摘自：Blalock，H.M.，Aganbegian，A.，Borodkin F.M.，Boudon，R.，Capecchi，V.（编辑），《定量社会学：数学和统计建模的意向性视角》，纽约学术出版社，307-357·Zbl 0331.62058号
[37] Wold，H.（1985）。偏最小二乘法。收录于：Kotz，S.，Johnson，N.L.（编辑），《统计科学百科全书》（第6卷），威利，纽约，第581-591页。
[38] Wold，S.（1984），根据软件的三种PLS算法。在：，来自MULTDAST（科学和方法学中的多元分析）研讨会的报告，Wold，S.（Ed.），瑞典乌梅奥，26-30。
[39] Wold，S.、Martens，H.和Wold，H.（1983年）。用PLS方法解决了化学中的多元校正问题。参见：A.Ruhe，Kagstrom，B.（编辑），矩阵铅笔会议记录。海德堡斯普林格数学课堂讲稿·Zbl 0499.65065号
[40] Young，F.W.（1975年）。用基数模型描述序数数据的方法，《数学心理学杂志》12，416-436·Zbl 0309.92019 ·doi:10.1016/0022-2496（75）90002-4
[41] Young，F.W.（1981年）。定性数据的定量分析。，《心理测量学》44（4），357-388·Zbl 0479.62003年 ·doi:10.1007/BF02293796
[42] Young，F.W.，Takane，Y.和de Leeuw，J.（1978年）。混合测量水平多元数据的主要成分：具有最佳尺度特征的交替最小二乘法，《心理测量学》43（2），279-281·Zbl 0383.92001号 ·doi:10.1007/BF02293871
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