【線性回歸分析、結構方程模型和偏最小平方法之比較】 本篇目的在比較一般傳統迴歸分析(Linear Regression Analysis)、結構方程模型(structural equation modeling, SEM)以及偏最小平方法(partial least squares, PLS)適用的使用時機。 以上資訊提供給大家參考,在進行分析時作為參考。 參考文獻 邱皓政(2011)。當PLS遇上SEM:議題與對話。αβγ量化研究學刊,3(1),20-53。 Dai Paul2020-03-29T15:51:55+08:002 4 月, 2020|Categories: 最新消息, 結構方程模式(SEM)|Tags: partial least squares, PLS, SEM, 偏最小平方法, 結構方程模型, 統計諮詢, 線性迴歸, 迴歸分析| 相關文章: Python Scipy假設檢定(一) – 機率圖與常態性檢定 12 4 月, 2024 | 0 條評論 有序羅吉斯迴歸分析(Ordinal Logistic Regression Analysis)- R語言操作 8 4 月, 2024 | 0 條評論 STATA多元迴歸變異數同質性檢定(White test)-軟體分析教學及操作 29 3 月, 2024 | 0 條評論 STATA多元迴歸變異數同質性檢定(Breusch-Pagan test)-軟體分析教學及操作 20 3 月, 2024 | 0 條評論