PLS regresyonu ve PLS yol modellemesi arasındaki fark. PLS Eleştirisi

Bu soru burada soruldu, ancak kimse iyi bir cevap vermedi. Bu yüzden tekrar gündeme getirmek iyi bir fikir ve ayrıca daha fazla yorum / soru eklemek istiyorum.

• İlk soru "PLS yol modellemesi" ile "PLS regresyonu" arasındaki fark nedir? Daha genelleştirmek için yapısal eşitlik modellemesi (SEM), yol modellemesi ve regresyon nedir? Anladığım kadarıyla regresyon daha çok tahmine odaklanırken, SEM odak noktası yanıt ve öngörücüler arasındaki ilişkiye odaklanır ve yol modelleme SEM'in özel bir örneğidir?

• İkinci sorum PLS'nin ne kadar güvenilir olduğu? Son zamanlarda Rönkkö ve ark. 2016 ve Rönkkö ve ark. 2015 gibi yüksek katmanlı dergilerde PLS dayalı kağıtları reddedilmesine açar, Operasyon Yönetimi Dergisi ( burada dergi editörü gelen notudur):

  Tüm PLS tabanlı el yazmalarını masa başında reddediyoruz, çünkü PLS'nin OM araştırmacılarının kullandığı model çeşitlerinde istisnasız yanlış modelleme yaklaşımı olduğu sonucuna vardık .

  Alanımın ne yönetim / psikoloji ne de istatistik spektroskopi olduğunu not etmeliyim. Yukarıda bağlantılı makalelerde yazarlar bir SEM yöntemi olarak PLS hakkında daha fazla konuşuyorlar, ancak bana göre eleştirileri PLS regresyonu için de geçerli görünüyor.

İlk soru "PLS yol modellemesi" ile "PLS regresyonu" arasındaki fark nedir?

Yok, eşanlamlılar.

Daha genel kılmak için, yapısal denklem modellemesi (SEM), yol modellemesi ve regresyon nedir? Anladığım kadarıyla regresyon daha çok tahmine odaklanırken, SEM odak noktası yanıt ve öngörücüler arasındaki ilişkiye odaklanır ve yol modelleme SEM'in özel bir örneğidir?

SEM bir gerileme şeklidir. Regresyon, bağımsız ve bağımlı değişkenleri ilişkilendiren ve ayrı varlıklar olarak işlenen birden çok değişkeni kullanan yöntemleri içeren herhangi bir yöntemdir. SEM son modeli kısıtlamak için değişkenler arasındaki matematiksel ilişkileri özellikle kullanır, PLS durumunda bu kovaryanstır. Anladığım kadarıyla, yol modelleme bir alan- (benim değil, ben sizin gibi bir spektroskopistim) belirli bir terimdir.

İkinci sorum PLS'nin ne kadar güvenilir olduğu? Son zamanlarda Rönkkö ve ark. 2016 ve Rönkkö ve ark. 2015

Mükemmel bir çürütme Henseler ve ark. 2013 PLS Hakkında Ortak İnançlar ve Gerçeklik . Rönkkö ve ark. PLS'nin ortak bir gizli faktör varsaydığı bazı durumlarda iyi performans göstermediğidir. PLS, gerçek dünyada çok daha yaygın olan bir durum olan birden fazla gizli faktörü ele almak için tasarlanmıştır.

Ne kadar güvenilir? Spektroskopi için mükemmel bir araçtır, ancak sınırlamaları vardır. Altta yatan birden fazla faktörden katkıları yakalayan karmaşık modeller oluşturabileceğinden aşırı sığdırma riski taşır. Bu nedenle dikkatli kullanılmalıdır ve uygun dış validasyon önemlidir, ancak daha sonra bu uyarılar tüm model oluşturma araçları için geçerlidir. Esasen 2 yıl boyunca gerçek dünya veri kümeleri üzerinde çalışıyorum ve bağımlı değişkeni destekleyen tek bir ortak faktöre (ne verilere ne de bilimsel teoriye dayanarak) dayanan herhangi bir deneysel veri kümesiyle karşılaşmadım.