Implications of confounding from unmodeled interactions between explanatory variables when using latent variable regression models to make inferences
Notice bibliographique
Résumé
With linear dependency between the explanatory variables, partial least squares (PLS) regression is commonly used for regression analysis. If the response variable correlates to a high degree with the explanatory variables, a model with excellent predictive ability can usually be obtained. Ranking of variable importance is commonly used to interpret the model and sometimes this interpretation guides further experimentation. For instance, when analyzing natural product extracts for bioactivity, an underlying assumption is that the highest ranked compounds represent the best candidates for isolation and further testing. A problem with this approach is that in most cases the number of compounds is larger than the number of samples (and usually much larger) and that the concentrations of the compounds correlate. Furthermore, compounds may interact as synergists or as antagonists. If the modelling process does not account for this possibility, the interpretation can be thoroughly wrong since unmodelled variables that strongly influence the response will give rise to confounding of a first order PLS model and send the experimenter on a wrong track. We show the consequences of this by a practical example from natural product research. Furthermore, we show that by including the possibility of interactions between explanatory variables, visualization using a selectivity ratio plot may provide model interpretation that can be used to make inferences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».