En el marco del "Coloquio del Departamento de Matemática" de la Facultad de Ingeniería Química de la UNL, se llevará a cabo la charla: Regresión por mínimos cuadrados parciales: Lo más destacado de lo que aprendimos en la última década (Partial least squares regression: Highlights of what we learned in the past decade). Será el 9 de octubre  a las 13hs, bajo modalidad híbrida, en el aula Babini de la FIQ y la plataforma Zoom. El expositor dará la charla en idioma inglés desde EE.UU.

• Breve resumen:

La regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS), que ha estado disponible durante aproximadamente 45 años, es básicamente un método para reducir el número de predictores en un modelo de regresión sin que sea necesario que el tamaño de la muestra sea mayor que el número de predictores. Fue desarrollado en gran medida por la comunidad de Quimiometría, donde ahora está arraigado como un método fundamental. Existen quizás cientos de artículos sobre PLS en la literatura de Quimiometría, y siguen apareciendo nuevos artículos de manera regular.

Sin embargo, creo que es justo concluir que la regresión PLS no ha sido adoptada por la comunidad estadística como un método central, ni siquiera como una alternativa útil que pueda ser empleada en algunas ocasiones. Tampoco parece haber un entendimiento común sobre por qué no debería usarse la regresión PLS. Esto me parece un poco extraño, dado el uso extendido de la regresión PLS en las ciencias aplicadas.

Quizás así debe ser, o tal vez no. Junto con Liliana Forzani y otros, he estado estudiando la regresión PLS durante la última década. Evaluando desde la perspectiva de un estadístico, discutiré los aspectos más destacados de nuestros hallazgos, incluyendo su historia, interpretación, metodología y algunos resultados asintóticos. Una conclusión general es que la regresión PLS debe ser considerada como un método estadístico fundamental.

En esta oprtunidad, también se presentará el libro: “Partial Least Squares Regression and Related Dimension Reduction Methods”, cuya autoría es compartida con la docente de FIQ Liliana Forzani. Más información.

• Sobre el expositor:

R. Dennis Cook es Profesor Emérito, Escuela de Estadística, Universidad de Minnesota. Recibió su título de licenciatura en Matemáticas en Northern Montana College, y los títulos de maestría y doctorado en Estadística en la Universidad Estatal de Kansas. Ha ocupado los cargos de Director del Departamento de Estadística Aplicada, Director del Centro Estadístico y Director de la Escuela de Estadística, todos en la Universidad de Minnesota. Sus áreas de investigación incluyen la reducción de dimensiones, regresión lineal y no lineal, diseño experimental, diagnósticos estadísticos, gráficos estadísticos y genética de poblaciones.

• Participación

La actividad es libre y gratuita. Para acceder a la reunión de Zoom es aquí, o a través de los siguientes datos:

ID de reunión: 859 5094 2955
Código de acceso: 840397