Statistics Toolbox: plsregress - Ausgabe unerklärlich - Mein MATLAB Forum

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Statistics Toolbox: plsregress - Ausgabe unerklärlich

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Verfasst am: 18.02.2014, 20:01 Titel: Statistics Toolbox: plsregress - Ausgabe unerklärlich

Hey,

bin schon seid einer Weile stiller Mitleser und auch nicht mehr ganz blutiger Anfänger im Umgang mit Matlab.
Leider habe ich im Moment ein Problem, bei dem ihr mir hoffentlich weiterhelfen könnt.

Ich versuche mit folgendem Code eine pls-Regression durchzuführen:

Code:

X = [U2 U3 U4 U5 U6]; %alternativ: X = zscore([U2 U3 U4 U5 U6]);
y = U1; %alternativ: y = zscore([U1]);

[XL, yl, XS, YS, beta, PCTVAR, MSE] = plsregress(X,y,3,'cv',10);

figure;
plot (XL(:,1),XL(:,2),'x','Color','blue'); hold on;
plot (yl(:,1),yl(:,2),'x','Color','red'); hold on;
grid on;
title('Loadings');
xlabel('PC1');
ylabel('PC2');

Funktion ohne Link?

Leider sind die Loadings immer größer als 1, was laut Theorie nicht sein kann (oder zumindest in keinem Skript so ist).
Nachdem ich in der Hilfe nachgelesen habe, bin ich noch darauf gekomen X und y mit zscore zu normieren.
Keine Besserung, aber danach ergeben nicht mal die betas mehr einen vernünftigen fit. Crying or Very sad

Vielen Dank für eure Hilfe!
(muss sonst demnächst auf Cornerstone ausweichen Crying or Very sad

)

Noch ein paar Beispielvektoren (sind eigentlich ca. 12000 lang):

Code:

U1 = [0.630817349833835;0.662094247111217;0.666542235828974;0.627735095346527;0.674973198301890;0.674420382624266;0.647630183195632;0.650518681374034;0.664026064625503;0.664602408548450;0.682388406913532;0.637158869840945;0.664509701932531;0.681973537178855;0.662815604863372;0.677759895180866;0.647184512409464;0.669044560901464;0.657425743095129;0.652244404025183;]

U2 = [0.234110124574988;0.237823247304753;0.265443939197964;0.260482395635026;0.256170238819520;0.258685047319541;0.244688272694830;0.251140581424597;0.253053579285103;0.246621357443534;0.267471342027140;0.246063410654556;0.259880114428027;0.284841726707309;0.241001146801843;0.244744496627390;0.245424746947180;0.257215557582170;0.239656103354314;0.253062252055693;]

U3 = [0.238483204240354;0.242041248020317;0.269877694919889;0.264886140006639;0.260667336096792;0.263301764631841;0.249291573318060;0.255602971379754;0.257438025659237;0.251035924534817;0.272028019589112;0.250827167776226;0.264575441054910;0.289094618135881;0.245667334274436;0.249291442690023;0.249947392413018;0.261800661202760;0.243939579209905;0.257403552218478;]

U4 = [0.236510208756363;0.240544416047627;0.268837040503246;0.263300837271519;0.258928813623657;0.261705491325831;0.247707417135459;0.253986785056678;0.255556389790243;0.248839695415519;0.269791146788533;0.249418184146246;0.263021975919131;0.287256261575746;0.244458182847843;0.247652034863451;0.248544926353319;0.260101916203166;0.242818988288715;0.256182399812059;]

U5 = [0.232137129090997;0.236326415332064;0.264403284781321;0.258897092899907;0.254431716346386;0.257088774013532;0.243104116512229;0.249524395101521;0.251171943416109;0.244425128324237;0.265234469226561;0.244654427024576;0.258326649292248;0.283003370147174;0.239791995375251;0.243105088800818;0.244022280887480;0.255516812582576;0.238535512433124;0.251841099649275;]

U6 = [0.623604541770469;0.654674935861259;0.659920663254070;0.620843001494637;0.667507871851693;0.666914887665596;0.640314346943673;0.642835277460082;0.656164166989872;0.656693584555915;0.674663067971983;0.629606717349981;0.657116146964578;0.674652236845450;0.655201874610557;0.669662545547917;0.640269145693125;0.661264032890004;0.650483727242924;0.644939718694570;]

Funktion ohne Link?

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Verfasst am: 05.03.2014, 21:16 Titel:

Ich habe zumindest eine Teillösung für mein Problem gefunden, falls jemand mal ein ähnliches Problem heimsucht:
Man muss die Regressionsfaktoren, die man beim Einsatz von zscore erhält, noch rückrechnen.
Eigentlich schon logisch, wird aber dafür auch mit keinem Wort in der Funktionsbeschreibung erklärt.

Folgendes Beispiel zur Veranschaulichung hat mir weitergeholfen:

Code:

clear all, clc

rng(4151941)
Y = randn(3,4)
[nrowY ncolY] = size(Y) % [ 3 4 ]

% ===== STANDARDIZATION

[Ystd, meanY, stdvY] = zscore(Y)
err1 = max(abs(mean(Ystd))) % 1.11e-16
err2 =max(abs( std(Ystd)-ones(1,ncolY))) % 2.22e-16

%===== UNNORMALIZATON

MeanY = repmat(meanY,nrowY,1)
StdvY = repmat(stdvY,nrowY,1)
Yun = MeanY+StdvY.*Ystd;
err3 = max(max(abs(Y-Yun))) % 2.78e-17

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