Régression PLS

[invitefa0fd57c]

Bonjour à tous,

Je réalise une thèse et lors de mes résultats, il s'avère que le test statistique approprié soit les regressions PLS. Cependant, je vous avoue que je ne maitrise pas cette technique.



J'ai 4 variables dépendantes, et 5 à 6 prédicteurs fortement corrélés pour une 20aine de données. Mon but est simplement de voir lequelle de ces prédicteurs explique le plus chacune des variables dépendantes (limite : calculer un % d'explication par prédicteur pour chacune des variables dépendantes).

Je pensais calculer ces % sur base des coeficiants de regression de chaque prédicteur, est ce le bon choix?

Autre petite question: faut-il toujours centrer réduire les valeurs de chacun des prédicteurs avant analyse)?



Je vous remercie, et vous transmets mes plus cordiales salutations
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[invitec5eb4b89]

Que la valeur du coefficients reflète l'implication de la variable associée dans le modèle prédictif ne me semble pas si immédiat...
Si les variables à expliquer sont qualitatives, peut être est il possible de calculer un Lambda de Wilks ? (cf MANOVA)

[invitefa0fd57c]

ok, merci pour ta réponse...
Il me semble que c'est un peu rapide aussi d'utiliser les coeficiants pour répondre à cette question...
Mes variables sont malheureusement quantitatives (Ordinales: par exemple: Nombre d'adultes dans un groupe). Cependant, il est peut-être possible de modifier des variables ordinales en variables qualitatives... groupe avec deux adultes, groupes avec trois adultes, ....

Sinon, existe t'il l'équivalent d'une "Manova" pour variables quantitatives?

[invitec5eb4b89]

La régression linéaire multiple, ou la PLS comme tu l'as utilisée puisque tes variables sont corrélées, me paraît une bonne solution !

Pour choisir tes variables, comme tu en as peu, je serais tenter de te conseiller d'essayer toutes les combinaisons possibles de k variables choisies parmi les 6 dont tu disposes, de construire ton modèle prédictif, puis de choisir la combinaison de variables qui te paraît la meilleure au sens d'un certain critère ! (par exemple R² ?) Si tu adoptes cette stratégie, on pourra difficilement te reprocher quoi que ce soit, à part peut être le choix de ton critère d'évaluation...

[A voir en vidéo sur Futura]