(Linear regression model: Partial Least Squares (PLS) with Quasi-Newton method)
MODELO DE REGRESIÓN LINEAL: MÍNIMOS CUADRADOS PARCIALES (PLS) CON MÉTODO CUASI-NEWTON
| dc.creator | Rodríguez, Eddy | |
| dc.date | 2015-04-13 | |
| dc.date.accessioned | 2022-11-15T15:45:41Z | |
| dc.date.available | 2022-11-15T15:45:41Z | |
| dc.identifier | http://ojs.urbe.edu/index.php/revecitec/article/view/1523 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/5194406 | |
| dc.description | Modeling linear regression problems is very useful in areas such as medicine, engineering and economics, among others. In particular, the method of Partial Least Squares Regression (PLS) has its beginnings in the sixties with applications in chemometrics (Geladi and Kowalski, 1986a). Currently, several studies on the development of the algorithm of this method and its use in adjusting regression problems. This study aimed to integrate the PLS method Newton's method to find the vectors modified during projection; here we worked specifically with Davidon-Fletcher-Powell (Fletcher and Powell, 1963) proposal for its convergence property. The methodology is based on applied research, based on a literature review of books and articles from author’s specialists in the field of study as: Rodriguez (2010), Hoskuldsson (1998) and Luenberger (1989) followed the approach, analysis and formulation of the proposed algorithm. It was concluded that it is possible to apply the modified Newton method to find the PLS the projection vectors between the input and response matrices and latent variables. Experimental data verifies that this optimization method PLS models linear regression problems satisfactorily and can work with more than one vector output simultaneously. | en-US |
| dc.description | El modelado de problemas de regresión lineal es de gran utilidad en áreas como la medicina, ingeniería y economía, entre otros. En particular, el método de mínimos cuadrados parciales (PLS) tiene sus inicios en los años sesenta con aplicaciones en la quimiométrica (Geladi y Kowalski, 1986a). Actualmente, son varios los estudios realizados sobre el desarrollo del algoritmo de este método y sobre su uso en el ajuste de problemas de regresión. Este trabajo tuvo por objetivo integrar al método PLS el método de Newton modificado para encontrar los vectores proyección durante el proceso, aquí se trabajó de manera específica con la propuesta de Davidon-Fletcher-Powell (Fletcher y Powell, 1963), por su propiedad de convergencia. La metodología empleada se basó en una investigación aplicada, partiendo de una revisión bibliográfica de libros y artículos de autores especialistas en el tema de estudio como: Rodríguez (2010), Hoskuldsson (1998) y Luenberger (1989), seguido del planteamiento, análisis y formulación del algoritmo propuesto. Se concluyó que es posible aplicar el método de Newton modificado para encontrar en el PLS los vectores proyección entre las matrices de entrada y respuesta y las variables latentes. Los datos experimentales verifican que con este método de optimización el PLS modela problemas de regresión lineal de forma satisfactoria y puede trabajar con más de un vector de salida al mismo tiempo. | es-ES |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | REVECITEC | es-ES |
| dc.relation | http://ojs.urbe.edu/index.php/revecitec/article/view/1523/1480 | |
| dc.relation | http://ojs.urbe.edu/index.php/revecitec/article/view/1523/3045 | |
| dc.source | REVECITEC; Vol. 6 Núm. 1 (2015): JULIO 2015 - DICIEMBRE 2015; 21 - 37 | es-ES |
| dc.title | (Linear regression model: Partial Least Squares (PLS) with Quasi-Newton method) | en-US |
| dc.title | MODELO DE REGRESIÓN LINEAL: MÍNIMOS CUADRADOS PARCIALES (PLS) CON MÉTODO CUASI-NEWTON | es-ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
| dc.type | Artículo revisado por pares | es-ES |