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Message par nouille le Mer 16 Mai 2012 - 12:38

Bonjour!
j'aimerais savoir si quelqu'un sait utiliser le logiciel unscrambler et si cette personne ou une autre peut m'expliquer la démarche de la PLS, c'est quoi la finalité de la PLS?
et aussi est-ce que cela a un sens quand je dis " la qualité de l'ajustement n'est bonne que pour cette variable"? j'étudie le graphique preticted vs reference et je peux switcher entre plusieurs variables et le R carré n'est élevé que pour une variable.
et est-ce normal aussi d'avoir un coefficient de détermination élevé et un biais éleé aussi?
Merci^^


Dernière édition par nouille le Mer 16 Mai 2012 - 12:43, édité 1 fois

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Message par joyeux_lapin13 le Mer 16 Mai 2012 - 12:53

Bonjour, alors je ne me sers pas de ce logiciel mais je connais la régression PLS.

Déjà une question, ta variable réponse est-elle continue ou représente-t'elle des classes? Dans le premier cas on est sur de la régression linéaire PLS et le second de la régression logistique PLS.
Le principe de la PLS est de coupler la régression linéaire ou logistique et l'ACP, plus concrètement elle exécute en univariée autant de régression que tu as de variables afin de s'affranchir de la multicolinéarité puis elle construit un modèle finale univariée en faisant une autre régression sur les vecteurs de coefficients estimés lors de la phase univariée (je dis "les" car tu as également une phase résiduelle qui consiste à étudier la différence entre ta BDD prédite et la BDD réelle et une application de cet algorithme sur cette différence).
Le but de la PLS est également de pallier aux problèmes p variables >>>> n observations amenant un biais variance important (et on comprends pourquoi aisément dans ce type de problématique).

Je te conseil 2 auteurs pour en savoir beaucoup plus tant cet algorithme est vaste:
- La régression PLS : théorie et pratique, M. Tenenhaus (voir plus précisément: Régression logistique PLS, M. Tenenhaus)
- Méthodes PLS, Régression PLS Linéaire, PLS-GLM, N. MEYER-PHU

La finalité étant donc un modèle multivariée de prédiction fonctionnant aussi basiquement qu'un modèle linéaire ou logistique.

Concernant la qualité d'ajustement, on en parle normalement pour un modèle et non une variable... De même pour le R carré si je ne me trompe pas...

Enfin, qu'appelles-tu un coefficient de détermination élevé et comment mesures-tu ton biais?

NB: le logiciel R et le package plsRglm fait ça très bien!
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Message par nouille le Mer 16 Mai 2012 - 13:08

Merci poour ta réponse. ma variable réponse est continue. le coefficient de détermination élevé c'est le R carré proche de 1 (du genre 0.8 ) et en fait J'effectue une pls avec unscrambler et il me donne pleins de sorties dont un tableau "predictions diagnostics" avec le SEP, RMSEP, le biais... pour les différentes composantes (facteurs)

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Message par joyeux_lapin13 le Mer 16 Mai 2012 - 13:11

Peux-tu copier/coller ta sortie?

Il suffit de le faire avec l’icône "héberger image" et d'aller récupérer l'image directement sur ton ordinateur.


Dernière édition par joyeux_lapin13 le Mer 16 Mai 2012 - 14:45, édité 1 fois
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Message par nouille le Mer 16 Mai 2012 - 13:29

mince l'acces est bloquee par mon centre

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Message par joyeux_lapin13 le Mer 16 Mai 2012 - 13:46

Pas grave, logiquement ce que tu devrais avoir c'est, par composante, la qualité du modèle au travers de critère comme l'AIC, le BIC et le Rsquare qui parle pour tout le modèle et on pour une variable en particulier.
Après je ne connais pas les critères d'influence des variables dans un modèle linéaire, mais logiquement ça devrait être sous forme de test statistique et non de valeur comme ceux cités ci-dessus.

Ensuite tu as également des critères qui mesure l'intérêt ou le pouvoir discriminant apporté par l'ajout d'une composante (Q quelque chose, j'ai oublié...). En n'oubliant pas que ce qu'on appel composante en PLS c'est une nouvelle étape d'étude résiduelle, par exemple pour la composante 1, tu bosses sur la matrice de départ. A l'étape 2, tu créés la composante 2 en bossant sur la différence entre la matrice de départ et la matrice que tu prédis avec le modèle de la composante 1 (c'est une manière de vérifier si ton modèle classe bien ou non). A l'étape 3 tu créés la composante 3 en bossant sur la différence entre la matrice de l'étape 2 et la matrice que tu prédis avec le modèle de la composante 2, ect ect ect ect ect ect.

Lis les deux sources que je t'ai donné, outre le logiciel, les sorties sont normalement les mêmes.
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Message par nouille le Mer 16 Mai 2012 - 14:39

merci pour l'explication sur les composantes! l'AIC et le BIC je ne les ai pas sur ce logiciel. en fait la sélection de modeles se fait plus par analyse visuelle, je pourrai t'expliquer plus en détail une fois rentré.
quels sont les criteres qui mesure le pouvoir discriminant?

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Message par joyeux_lapin13 le Mer 16 Mai 2012 - 14:50

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Message par nouille le Mer 16 Mai 2012 - 15:16

merci!

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Message par nouille le Jeu 17 Mai 2012 - 11:29

Bonjour! dis moi t'as un mail que je puisse t'envoyer les documents? ca ne marche vraiment pas ici

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Message par joyeux_lapin13 le Jeu 17 Mai 2012 - 18:09

Unscrambler semble être un logiciel spécialisé dans la PLS (au vue de ce que tu dis...) je pense que ses sorties sont harmonisées avec les notations de la litterature, de toute manère je ne fais pas beaucoup de modélisation mais juste de la classification, ormi ce que je t'ai dit j'ai bien peur de ne pas avoir d'autres réponses.

Une fois de plus, je te renvoie vers les liens que je t'ai donné, si ça ne suffit pas alors on pourra envisager que tu m'envoies un screen sur ma messagerie privée, mais je doute que ça t'aide à avoir une réponse plus rapidement que si tu cherches un minimum sur l'ouvrage de Tenenhaus et le document de Meyer.
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