<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />여보세요,
나는 PLS 경로 모델링이라는 이름의 일반적인 PLS 방법의 변형을 찾고있다.
PLS 경로 모델링 (PLS-PM)은 모델링 방법입니다 잠재 변수들 사이의 복잡한 인과 관계 네트워크 가장 유사하다. 구조 방정식 모델링. (SEM).
아무 것도 그것에 대한 정보를 가지고 있으며 향후 버전 (그리고이 경우 JMP 또는 JMP Pro가 될 예정)에 대한 일정이 있다면?
R과의 기존 연결은 나에게도 흥미로울 것이다.
이 접근법에 대한 모든 의견에 관심이 있습니다.
많은 감사합니다,
플로렌스
안녕하세요 피렌체
위키 백과에서이 참조를 발견했습니다.
부분 최소 자승 경로 모델링
무료 백과 사전, 위키피디아에서
https://en.wikipedia.org/wiki/Partial_least_squares_path_modeling#mw-head https://en.wikipedia.org/wiki/Partial_least_squares_path_modeling#p-search
그만큼 부분 최소 자승 경로 모델링 (PLS-PM, PLS-SEM) [1] [2] 방법 구조 방정식 모델링 복잡한 원인 - 영향 관계 모델을 예측할 수 있습니다. 잠재 변수 . 이것은 공분산 기반 (covariance-based)과 다른 구성 요소 기반 추정 접근법입니다 구조 방정식 모델링 . 구조 방정식 모델링에 대한 공분산 기반 접근 방식과 달리 PLS 경로 모델링은 샘플을 재생산하지 않습니다 공분산 행렬 . 견적의 통계적 정확성보다는 설명 된 (예측) 양을 극대화하는 데 더 중점을 둡니다.
PLS 구조 방정식 모델은 측정 모델과 구조 모델이라는 두 가지 하위 모델로 구성됩니다. 측정 모델은 관측 된 데이터와 잠재 변수 . 구조 모델은 잠재 변수 간의 관계를 나타냅니다.
반복 알고리즘은 구조 방정식 모델을 잠재 변수 교대로 측정 및 구조 모델을 사용함으로써 절차의 이름, 부분적으로 측정 모델은 잠재 변수를 매니 페스트 변수의 가중 합으로 추정합니다. 구조 모델은 단순 변수 또는 다중 변수를 사용하여 잠재 변수를 추정합니다. 선형 회귀 측정 모델에 의해 추정 된 잠재 변수 사이의 차이. 이 알고리즘은 수렴이 이루어질 때까지 반복됩니다.
다음과 같은 소프트웨어 응용 프로그램의 가용성 SmartPLS , PLS-SEM은 회계와 같은 사회 과학 분야에서 특히 유명 해졌다. [삼] 가족 사업, [4] 마케팅, [5] 경영 정보 시스템, [6] 운영 관리, [7] 전략적 관리. [8] 최근에는 공학 , 환경 과학 , 의학 , 및 정치 과학 보다 광범위하게 PLS-SEM을 사용하여 복잡한 인과 관계 모델을 잠재 변수 . 이로써 그들은 설립 된 기초를 분석하고 탐구하며 테스트합니다. 개념적 모델 과 이론 .
아래의 링크는 R의 pls-pm에 대한 좋은 참조 인 것 같습니다.
http://gastonsanchez.com/PLS_Path_Modeling_with_R.pdf
베스트,
계산서
