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SmartPLS 偏最小二乘PLS结构方程建模软件
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SmartPLS 偏最小二乘PLS结构方程建模软件
SmartPLS 软件是目前管理学、市场营销、组织行为学、信息系统等领域应用广泛的软件,其原理是采用偏最小二乘法(Partial Least Square,PLS)进行统计分析。
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3、拼团人数:{{info.groupon.need_count}}人。

拼团须知

1、拼团流程:加入/发起团购并成功支付 - 在有效期内拼团人数满足活动要求人数 - 拼团成功!

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3、拼团要求人数和活动时间在不同商品的中可能会不一样,请注意看活动规则。

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PLS-SEM 分析的主力是 SmartPLS, SmartPLS 软件是目前管理学、市场营销、组织行为学、信息系统等领域应用广泛的软件,其原理是采用偏小二乘法(Partial Least Square,PLS)进行统计分析。


在 SmartPLS 中,高等分析。该软件能够在不到一分钟的时间内在方便的环境中执行的建模。此外,由于能够管理项目,您可以很好的管理项目。您还可以使用现有颜色、边框和字体自定义内置模型。该软件使您的项目变的。


SmartPLS 是潜在变量建模的里程碑。它结合了较好的方法(例如PLS-POS,IPMA,复杂的自举例程)以及易于使用和直观的图形用户界面。


以下是我们(不断增长的)所有可用计算方法的列表。相关的创新算法也将在短时间内在 SmartPLS 中提供。我们承诺。


  • 偏最小二乘 (PLS) 路径建模
  • 基于总和分数的普通最小二乘 (OLS) 回归
  • 一致性 PLS (PLSc)
  • 加权 PLS (WPLS)、加权 OLS (WOLS) 和加权一致性 PLS (WPLSc)
  • 引导和使用高级引导选项
  • 蒙眼
  • 重要性-性能图分析 (IPMA)
  • PLS多组分析(MGA):分析特定于组的PLS路径模型估计的差异和意义
  • 高阶模型
  • 中介:间接效应的估计及其基于自举的显著性检验
  • 适度:交互作用效应的估计及其基于自举的显著性检验
  • 非线性关系:二次效应的估计及其基于自举的显著性检验
  • 验证性四元分析(CTA):一种统计技术,允许对测量模型设置进行实证测试
  • 有限混合(FIMIX)分割:一种潜在的类方法,允许在路径模型中识别和处理未观察到的异质性
  • 面向预测的细分 (POS):一种识别数据组的方法
  • PLS预测:一种确定PLS路径模型预测质量的技术
  • 面向预测的模型选择


轻松深入了解您的数据!


  • 强大的建模环境可让您在几分钟内创建路径模型。
  • 项目经理可帮助您跟踪所有分析和文件。
  • 使用颜色,边框和字体自定义您的模型,以单独强调您的想法!
  • 算法的内置解释和有意义的默认值使您可以轻松进入PLS-SEM世界。
  • 组织良好的报告提供了对结果的全面见解。
  • 将结果永久保存为 HTML 报告或 Excel 文件。
  • 创建数据组以轻松运行多组分析。
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