도구명 : 부분최소제곱(PLS) 회귀분석
여러 설명변수를 Y와의 관련성을 반영한 소수의 성분으로 축소하여, 다중공선성이 있는 데이터에서도 안정적으로 예측하는 회귀분석입니다.
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1. 데이터 입력
0행 × 0열
표의 맨 위 칸(열1, 열2 …)에는 변수명을, 1행부터는 실제 데이터를 입력하세요.
데이터가 입력되면 자동으로 변수 목록이 갱신됩니다.
초기화
2. 변수 및 모형 설정
반응변수 Y
전처리
표준화(평균 0, 표준편차 1)
중심화만
예측변수 X
PLS 회귀는 숫자형 X만 사용합니다. 질적변수는 선택할 수 없습니다.
성분 수 선택
선택 방법
교차검증으로 자동 선택
직접 지정
검토할 최대 성분 수
사용할 성분 수
교차검증 Fold
자동 선택은 각 성분 수의 교차검증 RMSE를 계산하여 가장 작은 값을 보이는 성분 수를 사용합니다.
PLS 회귀분석 실행
3. PLS 회귀분석 결과
적합값 및 잔차
성분별 정보
결과 그래프
4. 예측
실제 변수 단위의 X 값을 입력하면 선택된 PLS 모형으로 Y를 예측합니다.
예측
5. 최적화
최대화
목표값
최소화
목표 Y:
변수 범위 및 소수점 설정
최적화 실행