পিএলএস রিগ্রেশন এবং পিএলএস পাথ মডেলিংয়ের মধ্যে পার্থক্য। পিএলএসের সমালোচনা

Question

এই প্রশ্নটি এখানে জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল কিন্তু ভাল উত্তর কেউ দেয়নি। সুতরাং আমি মনে করি এটি আবার আনার পক্ষে একটি ভাল ধারণা এবং আমি আরও কিছু মন্তব্য / প্রশ্ন যুক্ত করতে চাই।

• প্রথম প্রশ্নটি হল "পিএলএস পাথ মডেলিং" এবং "পিএলএস রিগ্রেশন" এর মধ্যে পার্থক্য কী? এটিকে আরও সাধারণ করার জন্য, কাঠামোগত সমীকরণ মডেলিং (এসইএম), পাথ মডেলিং এবং রিগ্রেশন কী কী? আমার বোঝার প্রতি রিগ্রেশন ভবিষ্যদ্বাণীতে আরও মনোনিবেশ করে যখন এসইএম ফোকাস প্রতিক্রিয়া এবং ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের মধ্যে সম্পর্কের দিকে থাকে এবং পাথ মডেলিং SEM এর একটি বিশেষ ক্ষেত্রে?

• আমার দ্বিতীয় প্রশ্ন পিএলএস কতটা বিশ্বাসযোগ্য? রেনকি এট আল-তে প্রকাশিত হিসাবে সম্প্রতি এটি অনেক সমালোচনার শিকার হয়েছে । 2016 এবং রনক্কি এট আল। 2015 যা জার্নাল অফ অপারেশন ম্যানেজমেন্টের মতো উচ্চ স্তরের জার্নালে পিএলএস ভিত্তিক কাগজপত্র প্রত্যাখ্যানের দিকে পরিচালিত করে ( এখানে জার্নাল সম্পাদকের নোটটি দেওয়া আছে):

  আমরা পিএলএস-ভিত্তিক সমস্ত পাণ্ডুলিপিগুলি কার্যত প্রত্যাখ্যান করে ডেস্ক, কারণ আমরা এই সিদ্ধান্তে পৌঁছেছি যে ওএম গবেষকরা যে ধরণের মডেল ব্যবহার করেন সেগুলির ক্ষেত্রে মডেলিংয়ের ভুল মডেলিংটি ব্যতিক্রম ছাড়াই ছিল ।

  আমার ক্ষেত্রটি বর্ণালী সম্পর্কিত নয়, পরিচালনা / মনোবিজ্ঞান বা পরিসংখ্যান নয় note উপরে লিঙ্কিত কাগজগুলিতে লেখকরা এসইএম পদ্ধতি হিসাবে পিএলএস সম্পর্কে আরও কথা বলছেন, তবে আমার কাছে তাদের সমালোচনা পিএলএস রিগ্রেশনকেও প্রযোজ্য বলে মনে হচ্ছে।

Comments

আপনার লিঙ্কগুলি পে-ওলের পিছনে রয়েছে।

— জেরেমি মাইলস

তুমি একদম সঠিক! এবং আমি দুঃখিত, আমার পিডিএফ রয়েছে তবে আমি আপলোড বা ভাগ করতে পারি কিনা তা নিশ্চিত নই। বিজ্ঞান ফ্রি হওয়া উচিত :)

— শে

পিএলএস রিগ্রেশনকে স্ট্যাটস.স্ট্যাকেক্সেঞ্জঞ্জ / কোয়েশনস / 179733- তে বেশ কিছু বিশদে আলোচনা করা হয়েছে এবং সে সম্পর্কে আলোচনা করা হয়েছে । দুর্ভাগ্যক্রমে আমি "পথের মডেলিং" সম্পর্কে কিছুই জানি না।

— অ্যামিবা

আমি মনে করি "পাথ মডেলিং" SEM এর অন্য একটি নাম

— rep_ho

২০১ paper সালের কাগজ থেকে: "পিএলএস এসইএম হ'ল পিএলএস গ্লোস সম্পর্কিত বেশিরভাগ সূচনা পাঠ্য এবং তাই এটি কমপোজিটগুলির সাথে প্রতিরোধের (যেমন, গেফেন এট আল।, ২০১১) সরবরাহ করতে হবে; তবে এই জাতীয় রচনাগুলি প্রায়শই স্পষ্টভাবে নির্দেশ করে না যে পিএলএস নিজেই কেবল কমপোজাইটগুলির সাথেও রিগ্রেশন হয়। " বিভ্রান্তিকর। যুক্তিটির মূল জোড় আমি দেখতে পাচ্ছি যে লেখকরা দৃsert়ভাবে বলেছেন যে SEM অবশ্যই একটি খাঁটি তাত্ত্বিক গঠন হতে পারে এবং তারা অভিজ্ঞতাগতভাবে প্রাপ্ত কাঠামোগত সমীকরণের জন্য অপছন্দ করে। কিন্তু পিএলএস 'কাঠামোগত' সমীকরণগুলি কোভেরিয়েন্সের মাধ্যমে উত্পন্ন করে।

— রিনিব্যাট

Answer 1

প্রথম প্রশ্নটি হল "পিএলএস পাথ মডেলিং" এবং "পিএলএস রিগ্রেশন" এর মধ্যে পার্থক্য কী?

কিছুই নয়, তারা প্রতিশব্দ।

এটিকে আরও সাধারণ করার জন্য, স্ট্রাকচারাল সমীকরণ মডেলিং (এসইএম), পাথ মডেলিং এবং রিগ্রেশন কী কী? আমার বোঝার প্রতি রিগ্রেশন ভবিষ্যদ্বাণীতে আরও মনোনিবেশ করে যখন এসইএম ফোকাস প্রতিক্রিয়া এবং ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের মধ্যে সম্পর্কের দিকে থাকে এবং পাথ মডেলিং SEM এর একটি বিশেষ ক্ষেত্রে?

এসইএম হ'ল একধরণের রিগ্রেশন। রিগ্রেশন এমন কোনও পদ্ধতি যা স্বতন্ত্র এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের সাথে সম্পর্কিত এবং পৃথক সত্তা হিসাবে পরিচালিত একাধিক ভেরিয়েবল ব্যবহার করার পদ্ধতি অন্তর্ভুক্ত করে। চূড়ান্ত মডেলকে সীমাবদ্ধ করতে এসইএম বিশেষত ভেরিয়েবলের মধ্যে গাণিতিক সম্পর্কগুলি ব্যবহার করে, পিএলএসের ক্ষেত্রে এটি হল প্রবক্তা। আমার বোধগম্যতা হল পাথ মডেলিং একটি ডোমেন- (আমার নয়, আমি আপনার মতো বর্ণবাদী বিশেষজ্ঞ) নির্দিষ্ট শব্দ term

আমার দ্বিতীয় প্রশ্ন পিএলএস কতটা বিশ্বাসযোগ্য? রেনকি এট আল-তে প্রকাশিত হিসাবে সম্প্রতি এটি অনেক সমালোচনার শিকার হয়েছে। 2016 এবং রনক্কি এট আল। 2015

Henseler এট আল একটি দুর্দান্ত খণ্ডন পাওয়া যায় । পিএলএস সম্পর্কে 2013 সাধারণ বিশ্বাস এবং বাস্তবতা । রনকি এট আল এর জন্য একটি প্রধান উদ্বেগ। পিএলএস এমন কিছু পরিস্থিতিতে দুর্দান্ত পারফর্ম করেনি যা একটি সাধারণ সুপ্ত ফ্যাক্টর ধরে নেয়। পিএলএস প্রকৃতপক্ষে একাধিক সুপ্ত কারণকে পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, এমন পরিস্থিতি যা বাস্তব বিশ্বে অনেক বেশি সাধারণ।

কীভাবে বিশ্বাসযোগ্য? বর্ণালী সম্পর্কিত জন্য এটি একটি দুর্দান্ত সরঞ্জাম তবে এর সীমাবদ্ধতাও রয়েছে। এটি ওভারফিটিংয়ের ঝুঁকি চালায় কারণ এটি জটিল মডেলগুলি তৈরি করতে পারে যা একাধিক অন্তর্নিহিত কারণগুলির অবদানকে ক্যাপচার করে। এই কারণে যত্ন সহ এটি ব্যবহার করা দরকার এবং উপযুক্ত বাহ্যিক বৈধতা প্রয়োজনীয়, তবে তারপরে এই ক্যাভ্যাটগুলি সমস্ত মডেল বিল্ডিং সরঞ্জামগুলিতে প্রয়োগ হয়। আমি মূলত 2 দশকের জন্য রিয়েল ওয়ার্ল্ড ডেটাসেটে কাজ করি এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের (শুধুমাত্র ডেটা বা বৈজ্ঞানিক তত্ত্বের ভিত্তিতে নয়) কেবলমাত্র একটি সাধারণ কারণ রয়েছে এমন পরীক্ষামূলক ডেটাসেটের মুখোমুখি হইনি।

Comments

+1 তবুও আমি চাইছি এই উত্তরটিতে রনকো এট আল সম্পর্কে আরও বিশদ ছিল। বনাম Henseler এট। মতানৈক্য। আমি মোটেও বর্ণালোকবিজ্ঞানী নই তবে লিনিয়ার রিগ্রেশন-এর নিয়মিতকরণ পদ্ধতি হিসাবে আমার পিএলএস সম্পর্কে তুলনামূলকভাবে ভাল ধারণা আছে (এটি হ্যাস্টি এট আল এর উপাদানগুলির পরিসংখ্যান লার্নিংয়ে উপস্থাপন করা হয়েছে )) আমি মনে করি কেমোমেট্রিক্সে একে PLS1 বলা হয়। এখানে "পারফরম্যান্স" পুনর্গঠন ত্রুটির সাথে সম্পর্কিত, নিয়মিতকরণ শক্তি বেছে নিতে কেউ ক্রস-বৈধতা ব্যবহার করতে পারে ইত্যাদি। এটি যে কোনও ব্যক্তির কাছে রিজ রিগ্রেশন বা পিসিআর বা এর মতো যে কোনও কিছুর মুখোমুখি হয়েছিল এটি খুব পরিচিত সেটিংস।

— অ্যামিবা

[অবিরত] আমি একাধিক নির্ভরশীল ভেরিয়েবলগুলির সাথে পিএলএস 2 সম্পর্কেও সচেতন, তবে এটি কত ঘন ঘন ব্যবহৃত হয় তা আমি নিশ্চিত নই। একই সাথে রনকো এট আল কী তা বোঝার চেষ্টা করা থেকে। এর অর্থ, মনে হচ্ছে "SEM" এর ফোকাস একাধিক X এর সাথে একাধিক Y সম্পর্কিত (এটি তখন PLS2?) এবং ওয়াইয়ের পূর্বাভাসের চেয়ে X এবং Y এর মধ্যে সম্পর্কের ব্যাখ্যা করার ক্ষেত্রে আরও বেশি। তারা "পারফরম্যান্স" বলতে কী বোঝায় তাও আমি নিশ্চিত নই এবং তারা পিএলএসের সমালোচনা করার সময় পিএলএসের পরিবর্তে তারা কী ব্যবহার করতে পছন্দ করে সে সম্পর্কে আমার কোনও ধারণা নেই ।

— অ্যামিবা

ধন্যবাদ রেনেবিটি এবং অ্যামিবা উভয়কেই। আমি এই প্রশ্নটি এখানে রেডডিটে পোস্ট করেছি এবং কেউ (সৌম্য_রে) উত্তর দিয়েছে যে রিগ্রেশন এবং এসইএম মূলত আলাদা। তিনি প্রযুক্তিগত পার্থক্য ব্যাখ্যা করেন নি। বিটিডব্লিউ, তার উত্তর আপনি যা বলেছিলেন তার বিপরীতে (আপনার উত্তরটি আমাকে বুঝায়)।

— রেস

বিটিডব্লিউ, আমি পিএলএস ব্যবহার করে ব্যান্ড নির্বাচন করি। আমি পিএলএসের পারফরম্যান্সের বিষয়ে আপনার বক্তব্যটি নিশ্চিত করি, যদিও এটির ভাল ভবিষ্যদ্বাণী হতে পারে (টেস্ট এবং ক্রমাঙ্কন উভয়) তবে মডেলটি মৌলিকভাবে ভুল হতে পারে বা কমপক্ষে ব্যাখ্যা করা খুব কঠিন হতে পারে কারণ এটি ভবিষ্যদ্বাণীকে গুরুত্বপূর্ণ ভেরিয়েবল হিসাবে নির্বাচন করে যার সাথে কিছুই করার নেই the প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল।

— রেস

লেখকদের উত্থাপিত মূল সমস্যাগুলির বিষয়ে আরও একটি মন্তব্য হ'ল "পিএলএস অ্যালগরিদম এইভাবে ওজন উত্পাদন করে যা উপাত্তের কোনও সংযোগ ব্যবহার করে সূচনা পয়েন্ট হিসাবে ব্যবহৃত ইউনিট-ভারিত কমপোজিটের তুলনায় সংলগ্ন সংমিশ্রণের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ককে বাড়িয়ে তোলে, তবে এটি করে কোনও বৈশ্বিক অনুকূলতার গ্যারান্টি না "। একটি বৈধ উদ্বেগ, সংক্ষেপে এর অর্থ হল মডেলটি কেবল একই অন্তর্নিহিত সমবায় কাঠামোযুক্ত জনগোষ্ঠীর ক্ষেত্রে প্রযোজ্য, এটি পিএলএসকে অবৈধ করে না, তবে এর অর্থ এই যে কোনওটিকে অবশ্যই যত্ন সহ একটি মডেল তৈরি করা এবং ব্যবহার করা উচিত।

— রিনিব্যাট