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偏最小二乘结构方程模型

偏最小二乘结构方程模型是一种统计分析方法，用于研究变量之间的因果关系和结构模型。

第一步是建立外生（exogenous）变量与内生（endogenous）变量的测量模型，这一步通过PLS算法找到最能反映潜在结构的外在指标。第二步则是构建结构模型，描述内生变量之间的因果关系，通过迭代优化寻找最佳路径参数估计。

偏最小二乘法则侧重于找到潜变量与可测量变量之间的最佳匹配，本质上是OLS（最小二乘法）的一种扩展。