<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hola,
Estoy buscando una variante de nuestros métodos PLS habituales, que se llama PLS Path Modeling.
Modelado de ruta PLS (PLS-PM) es un método de modelado. Redes causales complejas entre variables latentes. y es más similar a ecuación estructural modelado. (SEM).
¿Alguien tiene alguna información sobre eso y si hay algo programado para una versión futura (y en este caso, será JMP o JMP Pro)?
Me interesaría también una conexión existente con R.
Me interesaría por cualquier información sobre este enfoque.
Muchas gracias,
Florencia
Hola florencia
Encontré esta referencia en Wikipedia;
Modelado de camino de mínimos cuadrados parciales
De Wikipedia, la enciclopedia libre
https://en.wikipedia.org/wiki/Partial_least_squares_path_modeling#mw-head https://en.wikipedia.org/wiki/Partial_least_squares_path_modeling#p-search
los modelado de caminos de mínimos cuadrados parciales (PLS-PM, PLS-SEM) [1] [2] método para modelos de ecuaciones estructurales Permite estimar modelos complejos de relación causa-efecto con variables latentes . Es un enfoque de estimación basado en componentes que difiere de la covarianza modelos de ecuaciones estructurales . A diferencia del enfoque basado en covarianza para el modelado de ecuaciones estructurales, el modelado de ruta PLS no reproduce una muestra Matriz de covarianza . Está más orientado a maximizar la cantidad de varianza explicada (predicción) en lugar de la precisión estadística de las estimaciones.
El modelo de ecuación estructural PLS se compone de dos submodelos: el modelo de medición y el modelo estructural. El modelo de medición representa las relaciones entre los datos observados y el variables latentes . El modelo estructural representa las relaciones entre las variables latentes.
Un algoritmo iterativo resuelve el modelo de ecuación estructural estimando el variables latentes utilizando el modelo de medición y estructural en pasos alternos, de ahí el nombre del procedimiento, parcial. El modelo de medición estima las variables latentes como una suma ponderada de sus variables manifiestas. El modelo estructural estima las variables latentes por medio de simples o múltiples. regresión lineal Entre las variables latentes estimadas por el modelo de medición. Este algoritmo se repite hasta que se logra la convergencia.
Con la disponibilidad de aplicaciones de software tales como SmartPLS , PLS-SEM se hizo particularmente popular en disciplinas de ciencias sociales como la contabilidad, [3] negocio familiar, [4] márketing, [5] Sistemas de Información Gerencial, [6] jefe de operaciones, [7] y la gestión estratégica. [8] Recientemente, áreas como Ingenieria , Ciencias Ambientales , medicina y Ciencias Políticas use más ampliamente PLS-SEM para estimar modelos complejos de relación de causa-efecto con variables latentes . De este modo, analizan, exploran y prueban lo establecido y subyacente a su modelos conceptuales y teoría .
El siguiente enlace parece ser una buena referencia para pls-pm en R
http://gastonsanchez.com/PLS_Path_Modeling_with_R.pdf
Mejor,
Cuenta
