Essec\Faculty\Model\Contribution {#2233 ▼
#_index: "academ_contributions"
#_id: "4371"
#_source: array:26 [
"id" => "4371"
"slug" => "4371-an-integrated-pls-regression-based-approach-for-multidimensional-blocks-in-pls-path-modeling"
"yearMonth" => "2010-06"
"year" => "2010"
"title" => "An Integrated PLS Regression-based Approach for Multidimensional Blocks in PLS Path Modeling"
"description" => "ESPOSITO VINZI, V., RUSSOLILO, G. et TRINCHERA, L. (2010). An Integrated PLS Regression-based Approach for Multidimensional Blocks in PLS Path Modeling. Dans: <i>42èmes Journées de Statistique de la Société Française de Statistique</i>. SFdS, Société Française de Statistique.
ESPOSITO VINZI, V., RUSSOLILO, G. et TRINCHERA, L. (2010). An Integrated PLS Regression-based Approa
"
"authors" => array:3 [
0 => array:3 [
"name" => "ESPOSITO VINZI Vincenzo"
"bid" => "B00067049"
"slug" => "esposito-vinzi-vincenzo"
]
1 => array:1 [
"name" => "RUSSOLILO G."
]
2 => array:1 [
"name" => "TRINCHERA L."
]
]
"ouvrage" => "42èmes Journées de Statistique de la Société Française de Statistique"
"keywords" => array:2 [
0 => "Analyse des données"
1 => "Problèmes de régressions inverses"
]
"updatedAt" => "2021-04-19 17:57:25"
"publicationUrl" => null
"publicationInfo" => array:3 [
"pages" => null
"volume" => null
"number" => null
]
"type" => array:2 [
"fr" => "Actes d'une conférence"
"en" => "Conference Proceedings"
]
"support_type" => array:2 [
"fr" => "Editeur"
"en" => "Publisher"
]
"countries" => array:2 [
"fr" => null
"en" => null
]
"abstract" => array:2 [
"fr" => "L'approche PLS aux modèles à équations structurelles (PLS Path Modeling, PLSPM) est couramment considérée comme une approche basée sur les composantes. Cette méthode a été récemment revisité en tant que cadre général pour l'analyse des tableaux multiples. Nous proposons ici deux nouvelles méthodes d'estimation des poids externes dans le cadre de la PLS-PM: le Mode PLScore et le Mode PLScow. Chaque mode est fondé sur l'utilisation de la régression PLS pour l'étape d'estimation externe. Toutefois, en Mode PLScore une régression PLS est exécutée sous les contraintes classiques de la PLS-PM de variance unitaire pour les scores des variables latentes , tandis que dans le Mode PLScow les poids externes sont contraints d'avoir une norme unitaire. Cette dernière contrainte est la contrainte classique de normalisation dans le cadre de la régression PLS. Nous montrons comment les deux nouveaux modes sont liées aux méthodes d'estimation externe classiques de la PLS-PM, c.-à-d. au Mode A et au Mode B, ainsi qu'au nouveau Mode A récemment proposé par Tenenhaus & Tenenhaus (2009).
L'approche PLS aux modèles à équations structurelles (PLS Path Modeling, PLSPM) est couramment consi
"
"en" => "PLS Path Modeling (PLS-PM) is classically regarded as a component-based approach to Structural Equation Models and has been more recently revisited as a general framework for multiple table analysis. Here we propose two new modes for estimating outer weights in PLS-PM: the PLScore Mode and the PLScow Mode. Both modes involve integrating a PLS Regression as an estimation technique within the outer estimation phase of PLS-PM. However, in PLScore Mode a PLS Regression is run under the classical PLS-PM constraints of unitary variance for the latent variable scores, while in PLScow Mode the outer weights are constrained to have a unitary norm thus importing the classical normalization constraints of PLS Regression. Moreover, we show how the newly proposed modes are linked to the standard Mode A and Mode B outer estimates in PLS-PM as well as to the New Mode A recently proposed in a criterion-based approach by Tenenhaus & Tenenhaus (2009).
PLS Path Modeling (PLS-PM) is classically regarded as a component-based approach to Structural Equat
"
]
"authors_fields" => array:2 [
"fr" => "Systèmes d'Information, Data Analytics et Opérations"
"en" => "Information Systems, Data Analytics and Operations"
]
"indexedAt" => "2025-04-01T08:21:43.000Z"
"docTitle" => "An Integrated PLS Regression-based Approach for Multidimensional Blocks in PLS Path Modeling"
"docSurtitle" => "Actes d'une conférence"
"authorNames" => "<a href="/cv/esposito-vinzi-vincenzo">ESPOSITO VINZI Vincenzo</a>, RUSSOLILO G., TRINCHERA L."
"docDescription" => "<span class="document-property-authors">ESPOSITO VINZI Vincenzo, RUSSOLILO G., TRINCHERA L.</span><br><span class="document-property-authors_fields">Systèmes d'Information, Data Analytics et Opérations</span> | <span class="document-property-year">2010</span>
<span class="document-property-authors">ESPOSITO VINZI Vincenzo, RUSSOLILO G., TRINCHERA L.</span><b
"
"keywordList" => "<a href="#">Analyse des données</a>, <a href="#">Problèmes de régressions inverses</a>"
"docPreview" => "<b>An Integrated PLS Regression-based Approach for Multidimensional Blocks in PLS Path Modeling</b><br><span>2010-06 | Actes d'une conférence </span>
<b>An Integrated PLS Regression-based Approach for Multidimensional Blocks in PLS Path Modeling</b><
"
"docType" => "research"
"publicationLink" => "<a href="#" target="_blank">An Integrated PLS Regression-based Approach for Multidimensional Blocks in PLS Path Modeling</a>
<a href="#" target="_blank">An Integrated PLS Regression-based Approach for Multidimensional Blocks
"
]
+lang: "fr"
+"_type": "_doc"
+"_score": 9.165202
+"parent": null
}