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https://en.wikipedia.org/wiki/Partial_least_squares_path_modeling#mw-head https://en.wikipedia.org/wiki/Partial_least_squares_path_modeling#p-search
le modélisation partielle des chemins par les moindres carrés (PLS-PM, PLS-SEM) [1] [2] méthode pour modélisation par équation structurelle permet d’estimer des modèles complexes de relation de cause à effet avec variables latentes . Il s’agit d’une méthode d’estimation par composants différente de l’approche par covariance. modélisation par équation structurelle . Contrairement à l’approche basée sur la covariance pour la modélisation d’équations structurelles, la modélisation du chemin PLS ne reproduit pas un échantillon. matrice de covariance . Il est plus orienté vers la maximisation de la quantité de variance expliquée (prédiction) que vers la précision statistique des estimations.
Le modèle d'équation structurelle PLS est composé de deux sous-modèles: le modèle de mesure et le modèle structurel. Le modèle de mesure représente les relations entre les données observées et la variables latentes . Le modèle structurel représente les relations entre les variables latentes.
Un algorithme itératif résout le modèle d’équations structurelles en estimant la variables latentes en utilisant le modèle de mesure et le modèle structural en alternant les étapes, d'où le nom de la procédure, partiel. Le modèle de mesure estime les variables latentes sous forme de somme pondérée de ses variables manifestes. Le modèle structurel estime les variables latentes au moyen de variables simples ou multiples. régression linéaire entre les variables latentes estimées par le modèle de mesure. Cet algorithme se répète jusqu'à ce que la convergence soit atteinte.
Avec la disponibilité d'applications logicielles telles que SmartPLS , PLS-SEM est devenu particulièrement populaire dans les disciplines des sciences sociales telles que la comptabilité, [3] affaire de famille, [4] commercialisation, [5] Système de gestion d'informations, [6] gestion des opérations, [7] et gestion stratégique. [8] Récemment, des domaines tels que ingénierie , sciences environnementales , médicament , et sciences politiques plus largement, utiliser PLS-SEM pour estimer des modèles complexes de relation de cause à effet avec variables latentes . Ils analysent, explorent et testent ainsi leurs relations établies et sous-jacentes. modèles conceptuels et théorie .
Le lien ci-dessous semble être une bonne référence pour pls-pm dans R
http://gastonsanchez.com/PLS_Path_Modeling_with_R.pdf
Meilleur,
Facture
