In contrast, PLS-PM does not rely o

In contrast, PLS-PM does not rely on a data-generation process and causal-modeling interpretations.
Instead, PLS-PM treats the data just" as a dataset. What I mean by this is
that although there can be a data-generation process in principle, it plays no direct role in
PLS-PM. The proposed models are not considered to be ground truth, but only an approximation
with useful predictiveness. In other words, PLS-PM assumes no model by which
the data were generated. There is only the data and nothing but the data. In this sense,
PLS-PM follows the spirit of a dimension reduction technique that we can use to get useful
insight of the data on hand. The ultimate goal in PLS-PM is to provide a practical summary
of how the set of dependent variables are systematically explained by their sets of predictors.
Besides the description of PLS Path Modeling as an alternative approach to SEM covariance
structure analysis, PLS-PM can also be regarded as a technique for analyzing a system of
relationships between multiple blocks of variables, or if you want to put it in simple terms,
multiple data tables. There are many statistical methods that we can use to study data
presented with several blocks of variables observed on the same subjects: Hort's Generalized
Canonical Correlation Analysis, Carroll's Generalized Canonical Correlation analysis,
Multiple Factor Analysis, etc. The idea behind all these methods is to identify or uncover a
common structure among the blocks of variables.

Kết quả (Việt) 1:

Ngược lại, PLS-PM không dựa vào một quá trình thế hệ dữ liệu và lập mô hình causal giải thích.Thay vào đó, PLS-PM xử lý dữ liệu just"như là một tập dữ liệu. Những gì tôi có nghĩa là bằng cách này làrằng mặc dù có thể có một quá trình thế hệ dữ liệu về nguyên tắc, nó đóng không có vai trò trực tiếp trongPLS-AM. Những kiểu đề xuất không được coi là sự thật đất, nhưng chỉ là một xấp xỉvới predictiveness hữu ích. Nói cách khác, PLS-am giả định không có mô hình màcác dữ liệu đã được tạo ra. Đó là chỉ những dữ liệu và không có gì, nhưng các dữ liệu. Trong ý nghĩa này,PLS-PM theo tinh thần của một kỹ thuật giảm kích thước chúng tôi có thể sử dụng để có được hữu íchcái nhìn sâu sắc của các dữ liệu trên tay. Mục tiêu cuối cùng trong PLS-am là cung cấp một bản tóm tắt thực tếcủa làm thế nào các thiết lập của phụ thuộc vào biến có hệ thống được giải thích bởi bộ dự đoán của họ.Bên cạnh đó các mô tả về PLS đường dẫn mẫu là một cách tiếp cận khác để SEM hiệp phương saiphân tích cấu trúc, PLS-am cũng có thể được coi như là một kỹ thuật cho việc phân tích một hệ thốngmối quan hệ giữa nhiều khối của các biến, hoặc nếu bạn muốn đặt nó trong thuật ngữ đơn giản,nhiều bảng dữ liệu. Có rất nhiều phương pháp thống kê mà chúng tôi có thể sử dụng để nghiên cứu dữ liệutrình bày với một số khối của các biến quan sát trên các đối tượng tương tự: Hort của bệnhKinh điển tương quan phân tích, các phân tích tổng quát tương quan kinh điển của Carroll,Phân tích nhiều yếu tố, vv. Ý tưởng đằng sau tất cả những phương pháp này là để xác định hoặc phát hiện ra mộtcấu trúc phổ biến giữa các khối của các biến.

Kết quả (Việt) 2:

Ngược lại, PLS-PM không dựa trên một quá trình dữ liệu thế hệ và giải thích nguyên nhân-người mẫu.
Thay vào đó, PLS-PM xử lý các dữ liệu chỉ "là một bộ dữ liệu. Những gì tôi có ý nghĩa của điều này là
rằng mặc dù có thể có một đĩa dữ liệu quá trình tạo về nguyên tắc, nó không có vai trò trực tiếp trong
PLS-PM. Các mô hình đề xuất không được coi là đất thật, nhưng chỉ là gần đúng
với predictiveness hữu ích. Nói cách khác, PLS-PM giả định không có mô hình mà
các dữ liệu đã được tạo ra . Chỉ có các dữ liệu và không có gì nhưng các dữ liệu. Trong ý nghĩa này,
PLS-PM theo tinh thần của một kỹ thuật giảm kích thước mà chúng ta có thể sử dụng để có được hữu dụng
cái nhìn sâu sắc của các dữ liệu trên tay. Mục tiêu cuối cùng trong PLS-PM là cung cấp một bản tóm tắt thực tế
về cách tập hợp các biến phụ thuộc được giải thích một cách hệ thống bằng bộ của các nhân tố ảnh.
Bên cạnh đó mô tả của PLS Đường dẫn Modeling như là một cách tiếp cận khác để SEM hiệp phương sai
phân tích cấu trúc, PLS-PM cũng có thể được coi như là một kỹ thuật để phân tích một hệ thống các
mối quan hệ giữa nhiều khối của các biến, hoặc nếu bạn muốn đặt nó trong điều kiện đơn giản,
nhiều bảng dữ liệu. Có rất nhiều phương pháp thống kê mà chúng ta có thể sử dụng để nghiên cứu các dữ liệu
được trình bày với một số khối của các biến quan sát trên cùng một đối tượng: Generalized Hort của
Canonical Correlation Analysis, Generalized phân tích tương quan Canonical Carroll,
Nhiều yếu tố phân tích, vv Ý tưởng đằng sau tất cả những phương pháp này là để xác định hoặc phát hiện ra một
cấu trúc chung giữa các khối của các biến.