Las cosas cambian, ahora solo dos términos son necesarios para explicar la mayoría de la varianza. se observan también agrupaciones en función del valor de número de octano.
Los estadísticos de validación "leverage" para la regresión son:
30 nov 2011
Unscrambler: PLS Regression (Part 3)
En Unscrambler podemos marcar las muestras anómalas y recalcular sin ellas. Hacemos esto sin las muestras que comentamos anteriormente.
Las cosas cambian, ahora solo dos términos son necesarios para explicar la mayoría de la varianza. se observan también agrupaciones en función del valor de número de octano.
Se observan también agrupaciones en función del valor de número de octano.
Las cosas cambian, ahora solo dos términos son necesarios para explicar la mayoría de la varianza. se observan también agrupaciones en función del valor de número de octano.
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Comenta "En Unscrambler podemos marcar las muestras anómalas y recalcular sin ellas." hay dos opciones una que es whithout Marked que es la que comentas, pero existe otra opción que es whith unmarked Downweighted, esta segunda no quita el dato pero a que se refiere? que no tiene en cuenta el peso?
ResponderEliminarProbablemente es una opción de las nuevas versiones.
EliminarProbablemente se refiera a muestras extremas con alto "leverage", a las que se les dá más peso para retenerlas en la calibración ya que las considera importantes. Si se quita peso a esas muestras saldrían como anómalas.
Se trata de las muestras que aparecen en los extremos de los gráficos X-Y.
Ya nos comentas si habilitando esa opción te quita esas muestras, las cuales son muy importantes para que la calibración extrapole bien.