Regresion PLS y PCA como Solucion al Problema de Multicolinealidad en Regresion Multiple

Abstract

We present and compare principal components regression and partial least squares regression, and their solution to the problem of multicollinearity. We illustrate the use of both techniques, and demonstrate the superiority of partial least squares. Se presentan y comparan las técnicas de regresión por componentes principales y la regresión por componentes desde mínimos cuadros parciales , como solución al problema milticolinealidad en regresión múltiple. Se ilustran las metodologías con ejemplos de aplicación en la que se observa la superioridad de la técnica por mínimos cuadros parciales.