当解释变量数比观测数多或解释变量高度相关时，使用 PLS 方法拟合模型很有用。您可以使用 PLS 来同时对几个响应变量拟合一个模型。请参见 Garthwaite (1994), Wold (1994), Wold et al. (2001)、Eriksson et al. (2006) 和 Cox and Gaudard (2013)。
该平台提供两种模型拟合算法：非线性迭代偏最小二乘 (NIPALS) 和“PLS 的统计启发修改”(SIMPLS)。有关 NIPALS 的详细信息，请参见 Wold (1980)。有关 SIMPLS 的详细信息，请参见 De Jong (1993)。有关两种方法的说明，请参见 Boulesteix and Strimmer (2007)。SIMPLS 算法开发的目的在于解决特定的最优问题。对于单个响应，这两种方法会给出相同的模型。对于多重响应，它们略有不同。
在 JMP Pro 中，您可以：|
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“偏最小二乘”使用 van der Voet T2 检验和交叉验证来帮助您选择要提取的最佳因子数。
在 JMP Pro 中，您可以选择“K 重”、“留一法”或“随机保留”交叉验证，也可以指定一个验证列。您也可以选择不使用验证。