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Campo DCValorIdioma
dc.creatorSilveira, Fernanda Gomes da-
dc.creatorChaves, Lucas Monteiro-
dc.creatorSilva, Fabyano Fonseca e-
dc.date.accessioned2020-02-06T19:39:18Z-
dc.date.available2020-02-06T19:39:18Z-
dc.date.issued2014-
dc.identifier.citationSILVEIRA, F. G. da; CHAVES, L. M.; SILVA, F. F. Tutorial da teoria dos quadrados mínimos parciais com uma abordagem geométrica. Revista Brasileira de Biometria, São Paulo, v. 32, n. 1, p. 59-104, jan./mar. 2014.pt_BR
dc.identifier.urihttp://jaguar.fcav.unesp.br/RME/fasciculos/v32/v32_n1/A4_Fernanda_Lucas_Fabiano.pdfpt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/38947-
dc.description.abstractThe geometric approach to the Partial Least Square (PLS) Method is natural and intuitive. It makes clear the similarities among the PLS, the Ordinary Least Square (OLS) and the Principal Components (PC) regression methods. We use the orthogonal projections to explain the step by step construction of the PLS algorithm, for sample and for population, as well as the PCR.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filhopt_BR
dc.rightsrestrictAccesspt_BR
dc.sourceRevista Brasileira de Biometriapt_BR
dc.subjectDependência espacialpt_BR
dc.subjectSemivariograma experimentalpt_BR
dc.subjectKrigagempt_BR
dc.subjectProjectionspt_BR
dc.subjectRandom vectorspt_BR
dc.subjectRegressionpt_BR
dc.subjectPrincipal componentspt_BR
dc.titleTutorial da teoria dos quadrados mínimos parciais com uma abordagem geométricapt_BR
dc.title.alternativeTutorial of the partial least square theory with a geometric approachpt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoA abordagem geométrica do método dos Quadrados Mínimos Parciais (PLS) é natural e intuitiva. Esta abordagem explicita as relações existentes entre os métodos de regressão PLS, Quadrados Mínimos Ordinários (OLS) e Componentes Principais (PCR). Em termos de projeções ortogonais, são explicadas as etapas na construção dos algoritmos PLS, populacional e amostral, bem como as construções relativas à regressão em componentes principais.pt_BR
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