En estadística, un modelo de predicción que utiliza un conjunto de variables no correlacionadas obtenidas a partir de un ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES como predictor o VARIABLES INDEPENDIENTES. El beneficio de este enfoque es que el conjunto original de predictores en el modelo puede haber estado tan altamente interrelacionado como para dar como resultado COLINEALIDAD. El inconveniente es que si las variables no correlacionadas no son interpretables entonces el problema de la colinealidad no se resuelve (Zedeck et al., 2013).