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Résumé :
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La régression PLS (Partial Least Squares) doit pouvoir s'appliquer à de nombreux domaines c'est ce qui est démontré dans cet ouvrage dont l'objet est de faire le point sur cette méthode, à la fois sur les plans théoriques et pratique. Sur le plan théorique - trois objectifs : Situer la régression PLS parmi les méthodes d'association et de prédiction en analyse des données : analyse canonique, analyse factorielle inter-batteries, analyse des redondances, algorithme NIPALS, algorithme SIMPLS et approche PLS. Décrire l'algorithme de régression PLS dans sa forme originale telle quelle est programmée dans des logiciels comme SIMCA ou The Unscrambler. Présenter en détail les principales propriétés mathématiques de la régression PLS car leur connaissance est essentielle pour une bonne utilisation de la méthode. Sur le plan pratique la méthode est illustrée par de nombreux exemples tirés de la littérature.
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