文献

J-GLOBAL ID：201902225149320094   整理番号：19A1628290

多重線形性を有するデータにおけるPLSRおよびPCR技術の次元縮小性能の検討【JST・京大機械翻訳】

Examination of Dimension Reduction Performances of PLSR and PCR Techniques in Data with Multicollinearity

著者 (2件)： Guven Gamze (Statistics Department, Eskisehir Osmangazi University, Eskisehir, Turkey) ,  Samkar Hatice (Statistics Department, Eskisehir Osmangazi University, Eskisehir, Turkey)
資料名： Iranian Journal of Science and Technology, Transactions A: Science  (Iranian Journal of Science and Technology, Transactions A: Science)
巻： 43  号： 3  ページ： 969-978  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4502A  ISSN： 1028-6276  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多重回帰分析における多重共線問題に対処するための一般的な方法の一つは,次元縮小技術を用いることである。これらの技術の中で,本研究は部分最小二乗回帰(PLSR)と主成分回帰(PCR)技術に焦点を合わせた。本研究では,2つの技術が類似の結果を与える場合と,それらが次元縮小に関してどの程度異なるかを決定することを試みた。この目的のために,この技術の性能を2つの実データセットで調べた。さらに,モンテカルロシミュレーションを行い,異なる条件下での交差検証の平均二乗誤差(RMSECV)の基準に基づいて,これらの技術の性能を評価した。Copyright 2018 Crown Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *線形性 ,  *次元縮小 ,  PCR法 ,  *多重化 ,  多重回帰分析
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  モンテカルロシミュレーション ,  主成分回帰 ,  部分最小二乗回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 多重線形性 ,  PLSR ,  PCR ,  RMSECV

分類 (2件)： 植物の生化学  (EH01050J) ,  生薬一般  (GX06010Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多重 ,  線形性 ,  PCR技術 ,  次元縮小