WikiDer > SmartPLS

SmartPLS


SmartPLS
SmartPLS Logo.png
Оригинальный автор (ы)Кристиан М. Рингл, Свен Венде, Ян-Майкл Беккер
Разработчики)SmartPLS GmbH
изначальный выпуск2005 (2005)
Стабильный выпуск
Умный PLS 3.2.9 / 8 января 2020 г.; 10 месяцев назад (2020-01-08)
Операционная системаWindows и Mac
ПлатформаЯва
Доступно вАнглийский (язык по умолчанию), арабский, Китайский, Французский, Немецкий, индонезийский, Итальянский, Японский, Корейский, малайский, Персидский, Польский, португальский, румынский, испанский, Урду
Типстатистический анализ, многомерный анализ, структурное моделирование уравнение, моделирование методом частичных наименьших квадратов
ЛицензияSmartPLS 2: Бесплатное ПО, SmartPLS 3: фирменное программное обеспечение
Интернет сайтwww.smartpls.com/ smartpls2

SmartPLS это программное обеспечение с графическим пользовательским интерфейсом для управления дисперсией моделирование структурным уравнением (SEM) с использованием моделирование пути методом частичных наименьших квадратов (PLS) метод.[1][2][3][4] Помимо оценки моделей путей со скрытыми переменными с использованием алгоритма PLS-SEM,[5][6] программное обеспечение вычисляет стандартные критерии оценки результатов (например, для моделей отражающих и формирующих измерений, структурной модели и степени соответствия)[7] и он поддерживает дополнительный статистический анализ (например, подтверждающий тетрадный анализ, анализ карты важности и эффективности, сегментация, мультигруппа).[8][9]Поскольку SmartPLS запрограммирован в Ява, его можно запускать и запускать на другом компьютере операционные системы Такие как Windows и Mac.[10]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Вонг, К. К. К. (2013). Методы моделирования структурных уравнений методом частных наименьших квадратов (PLS-SEM) с использованием SmartPLS. Маркетинговый бюллетень, 24 (1), стр. 1-32, стр. 1, стр. 15, и стр. 30.
  2. ^ Волос младший, Дж. Ф., Халт, Г. Т. М., Рингл, К., и Сарстедт, М. (2016). Праймер по моделированию структурных уравнений методом частичных наименьших квадратов (PLS-SEM), Таузенд-Оукс, Калифорния: Sage Publications.
  3. ^ Волос младший, Дж. Ф., Сарстедт, М., Рингл, К. М., и Гудерган, С. П. (2017). Расширенные проблемы моделирования структурных уравнений методом частичных наименьших квадратов (PLS-SEM),Таузенд-Оукс, Калифорния: Sage Publications.
  4. ^ Вонг, Кен Квонг-Кей (22.02.2019). Освоение моделирования структурных уравнений методом наименьших квадратов (Pls-Sem) с помощью Smartpls за 38 часов. iUniverse. ISBN 9781532066481.
  5. ^ Lohmöller, J.-B. (1989). Моделирование скрытого переменного пути с помощью частичных наименьших квадратов. Physica: Heidelberg, p. 29.
  6. ^ Уолд, Х. О. А.. (1982). Мягкое моделирование: базовый дизайн и некоторые расширения, в: К. Г. Йореског и Г. О. А. Вольд (ред.), Системы под косвенным наблюдением: Часть II, Северная Голландия: Амстердам, стр. 1-54, стр. 2-3.
  7. ^ Рамая, Т., Чеа, Дж., Чуа, Ф., Тинг, Х. и Мемон, М. А. (2016). Моделирование структурных уравнений методом частичных наименьших квадратов (PLS-SEM) с использованием SmartPLS 3.0: обновленное и практическое руководство по статистическому анализу, Сингапур и др.: Пирсон, стр. 59–148.
  8. ^ Гарсон, Г. Д. (2016). Модели регрессии методом наименьших квадратов и структурных уравнений, Statistical Associates: Asheboro, стр. 122–188.
  9. ^ Сарштедт, Марко; Чеа, Джун-Хва (27.06.2019). «Моделирование структурных уравнений методом частных наименьших квадратов с использованием SmartPLS: обзор программного обеспечения». Журнал маркетинговой аналитики. 7 (3): 196–202. Дои:10.1057 / с41270-019-00058-3. ISSN 2050-3318.
  10. ^ Темме, Д., Крейс, Х., Хильдебрандт, Л. (2010). Сравнение текущего программного обеспечения для моделирования путей PLS: особенности, простота использования и производительность, в: В. Эспозито Винци, В. В. Чин, Дж. Хенселер и Х. Ван (ред.), Справочник по неполным наименьшим квадратам: концепции, методы и приложения, Springer: Berlin-Heidelberg, стр. 737-756, стр. 745.