بوت‌استراپینگ
بوت‌استراپینگ Bootstrapping یا خودگردان سازی روشی در حداقل مربعات جزئی است که آماره آزمون برای سنجش معناداری روابط میان متغیرها را محاسبه می‌کند.
با عضویت در سایت قفل دانلود همه محصولات همزمان و برای همیشه برداشته می شود.
پس از پرداخت روی نهایی شدن ثبت نام کلیک کنید.
بوت‌استراپینگ Bootstrapping یا خودگردان سازی روشی در حداقل مربعات جزئی است که آماره آزمون برای سنجش معناداری روابط میان متغیرها را محاسبه می‌کند.
هنسلر و همکاران فرمولی برای محاسبه شاخص HTMT یا Heterotrait-Monotrait Ratio یا نسبت روایی یگانه-دوگانه برای ارزیابی روایی واگرا ارائه کرده‌اند.
روش Finite mixture partial least squares یا FIMIX-PLS یا حداقل مربعات جزئی آمیخته متناهی برای خوشه‌بندی نمونه ها براساس ناهمگنی داده ها استفاده می‌شود.
در روش حداقل مربعات جزئی برای پی بردن به معناداری تفاوت میان ضرایب مسیر میان متغیرها در گروه‌های مختلف از تحلیل چندگروهی PLS-MGA استفاده می‌شود.
تحلیل نقشه اهمیت-عملکرد یا Importance-Performance Analysis Map رویه ای در نرم افزار Smart PLS است که با نام IPMA شناخته می شود.
آموزش وارد کردن داده به PLS برای حل مدل حداقل مربعات جزئی با نرم افزار Smart PLS نخست باید فایل داده با پسوند CSV و یا TXT داده ها را وارد نرم افزار کنید.
شاخص GOF نیکویی برازش PLS و شاخص‌های نیکویی برازش حداقل مجذورات جزیی با استفاده از نرم افزار PLS به کوشش استاد آرش حبیبی در پایگاه پارس مدیر ارائه شده است.
تعیین حجم نمونه PLS و حجم نمونه حداقل مجذورات جزیی با استفاده از نرم افزار PLS به کوشش استاد آرش حبیبی در پایگاه پارس مدیر ارائه شده است.
حداقل مجذورات جزئی PLS به همراه آموزش حداقل مجذورات جزئی Partial Least Squares PLS به کوشش استاد آرش حبیبی در پایگاه پارس مدیر ارائه شده است.
حداقل مربعات جزئی PLS به همراه آموزش کاربردی حداقل مربعات جزئی Partial Least Squares PLS به کوشش استاد آرش حبیبی در پایگاه پارس مدیر ارائه شده است.
