Descripción: Los Mínimos Cuadrados Parciales (PLS, por sus siglas en inglés) son un método estadístico que busca identificar las relaciones fundamentales entre dos matrices de datos. Este enfoque es especialmente útil en situaciones donde hay muchas variables predictoras y se desea reducir la dimensionalidad de los datos, al mismo tiempo que se preserva la información relevante. A través de la descomposición de matrices, PLS permite encontrar componentes latentes que explican la variabilidad en las matrices de entrada y salida. Este método combina características de la regresión y el análisis de componentes principales, lo que lo hace versátil en el análisis de datos complejos. En el contexto del aprendizaje no supervisado, PLS se utiliza para explorar y modelar relaciones en conjuntos de datos sin necesidad de etiquetas o categorías predefinidas, facilitando la identificación de patrones y estructuras subyacentes. Su capacidad para manejar datos colineales y su enfoque en maximizar la covarianza entre las matrices lo convierten en una herramienta valiosa en diversas disciplinas, desde la química hasta la economía y la biología, donde los datos suelen ser multidimensionales y complejos.
Historia: El método de Mínimos Cuadrados Parciales fue desarrollado en la década de 1960 por Herman Wold, un estadístico sueco. Wold introdujo PLS como una técnica para abordar problemas de regresión en situaciones donde las variables predictoras eran numerosas y estaban altamente correlacionadas. A lo largo de los años, el método ha evolucionado y se ha adaptado a diversas aplicaciones en campos como la química, la psicología y la economía. En la década de 1990, PLS ganó popularidad en el ámbito del análisis de datos multivariantes, especialmente con el auge de la química analítica y el análisis de datos de espectroscopía.
Usos: Los Mínimos Cuadrados Parciales se utilizan en una variedad de campos, incluyendo la química, donde se aplican para el análisis de datos espectroscópicos y la calibración de modelos predictivos. También son comunes en la investigación de mercado, donde ayudan a identificar relaciones entre variables de comportamiento del consumidor. En biología, PLS se utiliza para analizar datos genómicos y proteómicos, permitiendo la identificación de patrones en grandes conjuntos de datos biológicos. Además, en el ámbito de la economía, se aplica para modelar relaciones complejas entre variables económicas.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de Mínimos Cuadrados Parciales es su uso en la química analítica, donde se aplica para desarrollar modelos de calibración que relacionan las concentraciones de sustancias químicas con sus espectros. Otro ejemplo se encuentra en la investigación de mercado, donde se utiliza para analizar encuestas de consumidores y determinar factores que influyen en las decisiones de compra. En el ámbito de la biología, PLS se ha utilizado para identificar biomarcadores en estudios de expresión génica, ayudando a descubrir relaciones entre genes y enfermedades.
