Mínimos cuadrados parciales y variables canónicas: caso de estudio (Matlab)

Antonio Sala, UPV

Dificultad: **** ,       Relevancia: PIC,      Duración: 21:36

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Resumen:

Este vídeo analiza un conjunto de datos de 36 vinos del cual se dispone de cinco análisis “objetivos” (laboratorio) y de nueve calificaciones “subjetivas” (notas de cata). El objetivo es, claro, predecir las calificaciones “subjetivas” a partir de las “objetivas”, y analizar las “combinaciones de las medidas de laboratorio” que son capaces de predecir bien determinadas “combinaciones de las medidas de la nota de cata”. Se comparan PLS, PLS ortonormalizado y CVA con un número diverso de componentes para examinar su capacidad de predicción y el grado de correlación entre los componentes objetivos-subjetivos relacionados. No se compara con PCR dado que, técnicamente, resulta a priori menos indicado para regresión al no considerar covarianza o correlación entre entradas y salidas.

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