一种可处理有序变量且适用于类别数较少情形的偏最小二乘算法
统计方法学
2012-12-21 v1 应用统计
摘要
偏最小二乘（PLS）是一种广泛应用于社会科学的建模技术。传统的PLS算法处理的是区间尺度变量，而实际数据常以有序尺度采集：本文引入一种名为有序PLS（OPLS）的算法重构，以恰当处理有序变量。文中还给出了一个应用于顾客满意度数据的实例及若干模拟。当问卷条目的类别数较少（4或5个）时——这在最常见的实际情形中很典型——该技术似乎比传统PLS表现更佳。
引用
@article{arxiv.1212.5049,
title = {A Partial Least Squares Algorithm Handling Ordinal Variables also in Presence of a Small Number of Categories},
author = {Gabriele Cantaluppi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1212.5049},
year = {2012}
}
备注
33 pages, 13 figures, 9 tables, submitted