Regresion PLS y PCA Como Solución al Problema de Multicolinealidad en Regresion Multiple

Vega Vilca, José Carlos ^[1] ; Guzman, Josué ^[2]
1. [1] University of Puerto Rico System
  
  University of Puerto Rico System
  
  Puerto Rico
2. [2] Universidad del Turabo
  
  Universidad del Turabo
  
  Puerto Rico
Localización: Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones, ISSN 2215-3373, ISSN-e 2215-3373, Vol. 18, Nº. 1, 2011, págs. 9-20
Idioma: español
Títulos paralelos:
- Regresion PLS y PCA como Solucion al Problema de Multicolinealidad en Regresion Multiple
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Resumen
- español
  Se presentan y comparan las técnicas de regresión por componentes principales y la regresión por componentes desde mínimos cuadros parciales , como solución al problema milticolinealidad en regresión múltiple. Se ilustran las metodologías con ejemplos de aplicación en la que se observa la superioridad de la técnica por mínimos cuadros parciales.
- English
  We present and compare principal components regression and partial least squares regression, and their solution to the problem of multicollinearity. We illustrate the use of both techniques, and demonstrate the superiority of partial least squares.