偏最小二乘：回归和结构方程描述
这是一本关于偏最小二乘（PLS）研究生级别的简介和图解教程。与通常的基于协方差的结构方程建模相反，PLS可以用于基于方差的结构方程建模的环境中，也可以用于实现回归模型的环境中。PLS在很大程度上是一种非参数建模方法，不假设数据呈正态分布，通常在研究重点是预测而非假设检验，样本量不大或存在噪声数据时，通常建议使用
亮点涵盖功能更强大的版本
现在的书籍页数为262页（原为139页）
涵盖了传统的PLS算法和一致性PLS
涵盖自举PLS，一致性自举PLS和带blindfolding的PLS
涵盖验证性四元分析
涵盖重要性绩效图分析（IPMA）
涵盖有限混合细分（FIMIX）和面向预测的细分（POS）
涵盖多组分析（MGA）
使用置换算法（MICOM）涵盖重要性检验
私信发送0127发送下载链接。
免责声明：本文章如果文章侵权，请联系我们处理，本站仅提供信息存储空间服务如因作品内容、版权和其他问题请于本站联系