用偏最小二乘求解结构方程模型基本属于鬼扯 | /cn/2008/09/ridiculous-to-use-pls-to-solve-sem/

访客 *lixiaoxu* @ 2008-09-05 13:42:18 写道：

没有看过原论文。就yihui描述，这种“新方法”就是正经的结构方程参数估计方法随LISREL流行之前的老方法。线性组合的predict不代表cause方向。我在课上常举的例子是用考古遗迹预测古代某族群人口。结构方程只考察协方差，因果方向对协方差结构的影响是有限的，很多时候并不能区分。老方法有时候比新方法还管用，原因在于：无模型的预测值(经验分布的均值)比有模型的预测值(先验分布的参数 估计值)引入更多的噪音，但真总体与理论模型之间差异的信息被更多地保留。样本足够多时，无模型的方法能揭示模型本身是否可靠；样本少的时候，有模型的方法能让先验上可靠的模型更好地帮助研究者提高预测精度。yihui所说的吴老的说法，也许本意是我上面的意思。因为有模型的方法，在给出协方差矩阵估计时，照样能多做一步给出潜变量的线性估计值。我不认为缺省给出就是优势。

@lixiaoxu

访客 *whale* @ 2010-01-19 15:06:29 写道：

哈，谢大有点激动了。
我对SEM也不太懂，还在学习中，不过关于谢大提的前3个问题，大概也能说上几句
1、的确，第一成分未必提取了足够的信息，但想想，在线性组合范围内，第一成分是你可以取得的最多的成分。还想啥呢？
2、潜变量存在与否的确存疑，但想想Fourier分析，波动是可见的，频率不可见，但大家都认为频率的确存在？
3、这的确是个问题，我一直把它看作数学技巧。

访客 *hithy* @ 2010-03-06 13:41:54 写道：

请问一下你有没有关于偏最小二乘通径分析模型的资料啊。