XLSTAT-PLS
XLSTAT-PLS はExcel用アドインで、XLSTAT-ProユーザがPLS回帰をするための優れたソリューションとして開発されてきました。XLSTAT- PLS のすべての機能は高い信頼性を保証するため、他のソフトウェアと繰り返し比較テストされています。
PLS回帰 (Partial Least Squares Regression) は、80年代に開発された手法で、現在、産業界や学術研究分野での使用頻度はますます高まっています。 PLS回帰は、従来の線形回帰 (Ordinary Least Squares regression - OLS)にあったいくつかの制約からの解放をもらたしました。PLS回帰を使うことで、オブザベーションの数に関わらず過適合モデルになるリスクなしに、１個またはそれ以上の従属変数を多くの説明変数でモデル化することが可能になりました。このモジュールではPCR回帰 (Principal Components Regression) と OLS 回帰も可能です。
機能:
PLS回帰:
- PLS1およびPLS2回帰
- 量的変数または質的変数の説明変数が可能
- 要素の計算と表示
- 相関チャートとバイプロット
- モデルの方程式
- 標準化係数と信頼区間
- 予測値と残差
- 検証集合での予測値と残差
- 予測集合での予測値
チュートリアル1
PCR回帰:
- 量的変数または質的変数の説明変数が可能
- 回帰用に適したオプションのPCA（主成分分析）
- 相関とオブザベーションのチャートおよびバイプロット
- 適合度の統計量、分散分析
- 要素でのモデル係数
- 入力変数でのモデル係数
- 標準化係数と信頼区間
- 方程式の表示
- 予測値と残差
- 検証集合での予測値と残差
- 予測集合での予測値
OLS回帰:
- 量的変数または質的変数の説明変数が可能
- 複数の可能な基準で変数選択するための４つの手法
- 分散分析 Type I SS, Type III SS
- モデル係数
- 標準化係数と信頼区間
- 方程式の表示
- 予測値と残差
- 検証集合での予測値と残差
- 予測集合での予測値