Resultados óptimos demandan herramientas de mayor precisión: el aporte de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS)

Abstract

La regresión PLS (Partial Least Squares) es un método estadístico multivariante recientemente generalizado. Combina y generaliza conceptos de análisis de Componentes Principales y de análisis de Regresión Lineal Múltiple y resulta particularmente útil cuando se desea predecir un conjunto de variables dependientes (Y) desde un conjunto (relativamente grande y posiblemente correlacionadas) de variables predictoras (X). También resuelve con propiedad el problema de multicolinealidad, que generalmente se supera eliminando las variables que la causan o transformándolas, solución aplicable si la permanencia del set de variables X no es requerida, o sea cuando necesidades de explicación y predicción no inhiban tal procedimiento. Es apto asimismo cuando el problema requiere considerar relaciones múltiples y cruzadas, y que todas ellas se den simultáneamente o cuando existen variables que no se puedan medir directamente (no observables) no obstante ser necesarias para desarrollar la teoría. El presente trabajo considera específicamente esta metodología, la describe e interpreta en su concepción y hace explícito su potencial aporte a través de su aplicación a dos casos simplificados1 que permiten comparar los resultados con los obtenidos mediante el empleo de otra técnica.