El Departamento de Matemáticas y Estadística de la Universidad Torcuato Di Tella invita a la charla sobre Cuadrados mínimos parciales: estadística para quimiometría, a cargo de Liliana Forzani (Ph.D. Statistics, University of Minnesota, Estados Unidos).

Abstract
Cuadrados mínimos parciales (PLS) es uno de los primeros métodos de predicción en regresiones lineales de alta dimensión en las que el tamaño de la muestra no necesita ser grande en relación con el número de predictores. PLS fue desarrollado dentro de la comunidad de quimiometría, donde el problema principal es la predicción, pero hoy en día es un método importante cuando se trata con big data. A pesar de ello, PLS ha aparecido sólo esporádicamente en la literatura estadística y no han habido resultados positivos sobre sus propiedades teóricas. En un trabajo conjunto con R. Dennis Cook, estudiamos las propiedades teóricas de la predicción utilizando PLS en el contexto en que es utilizado por la comunidad quimiométrica.