目的の方法または計算式を選択してください。このトピックの内容X-スコアX-因子負荷量X-重みX-残差X-計算値Y-スコアY-因子負荷量Y-残差Y-計算値X-スコアX-スコアはモデル内の項の線形の組み合わせで、主要成分のスコアに似ています。X-スコアは、PLS成分に対する観測値の射影です。X-重み行列X-因子負荷量X-因子負荷量は、項をX-スコアに関連付ける線形係数であり、主成分分析の固有ベクトルに似ています。X-因子負荷量は、m番目の成分に対応する応答の重要度を示します。予測変数X-重みX-重みは項と応答の間の共分散を説明します。アルゴリズムでは、この重みは、X-スコアが直交型であること、つまり互いに関係を持たないことを確実にするので、X-スコアを計算するために使用します。重みのベクトルは、ベクトルの長さが1になるようにスケールされます。Y-スコアX-残差X-残差には、PLSモデルによって説明されない予測変数の分散が含まれます。比較的大きなX-残差を持つ観測値は、X-空間の外れ値であり、モデルによって良好に説明されないことを示します。X-残差は、予測変数の実際の値とX-計算値との差であり、スケールは元の予測変数と同じです。X-残差行列は、標準化されたX-行列に初期化されます。m番目の成分を計算して、X-スコアのベクトルとX-因子負荷量のベクトルを取得した後、X-残差が計算されます。計算式その後、標準化X-残差に予測変数値の標準偏差を掛けることで、非標準化X-残差を計算します。X-因子負荷量X-計算値X-計算値はX-スコアの線形の組み合わせであり、PLSモデルによって説明される予測変数の分散が含まれます。比較的小さなX-計算値を持つ観測値は、X-空間の外れ値であり、モデルによって良好に説明されません。pの行列(nは観測値の数に等しく、pは予測変数の数に等しい)です。X-計算値のスケールは、予測変数と同じです。X-計算行列は、ゼロ行列に初期化されます。m番目の成分を計算して、X-スコアのベクトルとX-因子負荷量のベクトルを取得した後、X-計算値が計算されます。成分の数が予測変数の数と同じ場合、X-計算値は元のX-値と等しくなります。計算式その後、標準化X-計算値に予測変数値の標準偏差を掛けて、平均を足すことで、非標準化X-残差を計算します。X-因子負荷量Y-スコアY-スコアは応答変数の線形の組み合わせです。Y-因子負荷量Y-因子負荷量Y-因子負荷量は、応答をY-スコアに関連付ける線形係数です。この因子負荷量は、m番目の成分に対応する応答の重要度を示します。X-スコアY-残差Y-残差には、PLSモデルによって説明されない、応答の残りの分散が含まれます。比較的大きなY-残差を持つ観測値は、Y-空間の外れ値であり、モデルによって良好に説明されないことを示します。Y-残差は、実際の応答値とY-計算値との差であり、スケールは元の応答と同じです。Y-残差行列は、標準化されたY-行列に初期化されます。m番目の成分を計算して、X-スコアとY-因子負荷量のベクトルを取得した後、標準化Y-残差が決定されます。計算式その後、標準化Y-残差に、対応する応答値の標準偏差を掛けることで、非標準化Y-残差を計算します。Y-因子負荷量Y-計算値Y-計算値はX-スコアの線形の組み合わせであり、PLSモデルによって説明される応答の分散が含まれます。比較的小さなY-計算値を持つ観測値は、Y-空間の外れ値であり、モデルによって良好に説明されません。Y-計算行列は、ゼロ行列に初期化されます。m番目の成分を計算して、X-スコアとY-因子負荷量のベクトルを取得した後、標準化Y-計算値が決定されます。計算式その後、標準化Y-計算値に、対応する応答の標準偏差を掛けて、平均を足すことで、非標準化Y-計算値を計算します。Reserved.EnglishfrançaisDeutschportuguêsespañol日本語한국어中文(简体)本サイトを使用すると、分析およびコンテンツのカスタマイズのためにクッキーが使用されることに同意したことになります。当社のプライバシーポリシーをご確認くださいOK。