PLS 判別分析

PLS 回帰を判別分析にフィットするように適応させることができる．PLS 判別分析は，量的変数と質的変数を用いて，複数のクラスへのオブザベーションのメンバーシップを説明し予測するために，PLSアルゴリズムを使用する．用いる．XLSTAT-PLSは，質的従属変数から得られる完全分離表で適用される PLS2 アルゴリズムを使用する．

PLS 判別分析は，従来の判別分析が適用できない多くの場合に適用できる．たとえば，オブザベーションの数が少なく，説明変数の数が多い場合である． 欠損値がある場合，PLS 判別分析は，利用可能なデータで適用できる．また，PLS 回帰と同様，説明変数間の多重共線性が高い場合に適応する．

従属変数のカテゴリの数だけモデルが得られる．オブザベーションは，高い値の式を持つカテゴリに関連づけられる．

PLS 判別分析は，従来の線形判別分析の興味深い代替を提供する．

出力は，PLS 回帰の出力と混同行列などの従来の判別分析の出力をミックスしている．