Neue Dimensionen der statistischen Datenanalyse. - SAS-Wiki

10 4. KSFE 2000 in Gießen - Vorträge
1. Konferenz der SAS Benutzer
KSFE in Forschung und Entwicklung
4. Konferenz der SAS® -Anwender
in Forschung und Entwicklung
PROC PLS
Partial least squares (PLS)
ursprünglich entwickelt vom
Ökonometriker Herman Wold (1964)
Modellierung von „Pfaden“ kausaler
Beziehungen zwischen „Blöcken“ von
Variablen
Die Prozedur PLS bietet für die Anpassung von linearen Vorhersagemodellen verschiedene
Methoden an, einschließlich Partial Least Squares (PLS). Neben der optimalen Anpassung
der Responsevariablen aus erklärenden Variablen werden auch Abhängigkeiten der
erklärenden Variablen untereinander genutzt, um die Vorhersagegüte zu verbessern.
Linearkombinationen (Faktoren) einiger erklärender Variablen modellieren auch andere
erklärende Variable.
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KSFE in Forschung und Entwicklung
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PROC PLS
Prozedur PLS berechnet nur
predictive partial least squares
Modelle mit einem “Block" von
Regressoren und einem “Block" von
Wirkungen.
Allgemeinere „Pfadmodelle“: Prozedur
CALIS
PROC PLS < options > ;
BY variables ;
CLASS variables ;
MODEL dependent-variables = effects < / options > ;
OUTPUT OUT= SAS-data-set < options > ;