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- En statistiques, la Régression sur composantes principales est une analyse en régression sur les composantes d'une analyse en composantes principales. On utilise souvent cette technique lorsque les variables explicatives sont proches d'être colinéaires, lorsque par exemple le nombre de variables est très supérieur au nombre d'individus. La Régression sur composantes principales est souvent comparée à la Régression PLS (fr)
- En statistiques, la Régression sur composantes principales est une analyse en régression sur les composantes d'une analyse en composantes principales. On utilise souvent cette technique lorsque les variables explicatives sont proches d'être colinéaires, lorsque par exemple le nombre de variables est très supérieur au nombre d'individus. La Régression sur composantes principales est souvent comparée à la Régression PLS (fr)
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- Tenenhaus (fr)
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- Théorie et Pratique (fr)
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- La régression PLS (fr)
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- éditions Technip (fr)
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- En statistiques, la Régression sur composantes principales est une analyse en régression sur les composantes d'une analyse en composantes principales. On utilise souvent cette technique lorsque les variables explicatives sont proches d'être colinéaires, lorsque par exemple le nombre de variables est très supérieur au nombre d'individus. La Régression sur composantes principales est souvent comparée à la Régression PLS (fr)
- En statistiques, la Régression sur composantes principales est une analyse en régression sur les composantes d'une analyse en composantes principales. On utilise souvent cette technique lorsque les variables explicatives sont proches d'être colinéaires, lorsque par exemple le nombre de variables est très supérieur au nombre d'individus. La Régression sur composantes principales est souvent comparée à la Régression PLS (fr)
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- Régression sur composantes principales (fr)
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