マルチセットPLSに基づく繰り返し計算を必要としないPLS-SEM

山本, 博之

doi:10.51094/jxiv.2443

##article.authors##

山本, 博之質量分析インフォマティクス研究会

DOI:

https://doi.org/10.51094/jxiv.2443

キーワード:

partial least squares、 PLS-SEM、 multiset PLS、 structural equation modeling、 well-being

抄録

PLS-SEM（Partial Least Squares Structural Equation Modeling）は、社会科学やビジネス分野を中心に広く用いられている構造方程式モデリング手法であり、その推定は一般にNIPALSアルゴリズムなどの反復的計算に基づいて行われている。本研究では、PLS-SEMをマルチセットPLSの枠組みの中で再定式化し、反復的な推定手順を明示的に導入することなく、潜在変数スコアおよび構造関係を一括的に求められることを示す。デモデータを用いて、提案する定式化が従来の反復型PLS-SEMと数値的に等価な結果を与えることを確認するとともに、応用例としてウェルビーイング調査データへの適用を示す。

利益相反に関する開示

本研究に関連して開示すべき利益相反はありません。

ダウンロード *前日までの集計結果を表示します

ダウンロード実績データは、公開の翌日以降に作成されます。

引用文献

Herman Wold (1966). Estimation of principal components and related models by iterative least squares. In Multivariate Analysis, Academic Press, pp. 391–420.

Herman Wold (1982). Soft modeling: the basic design and some extensions. In Systems under Indirect Observation, Part II, North-Holland, pp. 1–54.

Wynne W. Chin (1998). The partial least squares approach to structural equation modeling. In Modern Methods for Business Research, Lawrence Erlbaum Associates, pp. 295–336.

Michel Tenenhaus, Vinzi, V. E., Chatelin, Y.-M., & Lauro, C. (2005). PLS path modeling. Computational Statistics & Data Analysis, 48(1), 159–205.

Vinzi Vincenzo, Trinchera, L., & Amato, S. (2010). PLS path modeling: From foundations to recent developments and open issues. Statistics Surveys, 4, 47–82.

Michel Tenenhaus, & Vinzi Vincenzo (2010). A bridge between PLS path modeling and multi-block data analysis. In Handbook of Partial Least Squares, Springer, pp. 99–123.

DOI: 10.1007/978-3-540-32827-8_5

Michel Tenenhaus, & Vinzi Vincenzo (2014). PLS path modeling and generalized canonical correlation analysis. Journal of Chemometrics, 28(8), 563–570.

Abdi Hervé, Williams, L. J., & Valentin, D. (2013). Multiple factor analysis: Principal component analysis for multitable and multiblock data sets. WIREs Computational Statistics, 5(2), 149–179.

Yamamoto, H. (2022). Multiset partial least squares with rank order of groups for integrating multi-omics data. bioRxiv. https://doi.org/10.1101/2022.08.30.505949

Kiuchi, S., Chung, M. H., Sakai, H., Nakaya, T., Ohbuchi, K., Tsumagari, K., Imami, K., Otoguro, Y., Nitta, T., Yamamoto, H., Sasaki, K., & Tsugawa, H. (2025). Unraveling anti-inflammatory metabolic signatures of Glycyrrhiza uralensis and isoliquiritigenin through multiomics. npj Systems Biology and Applications, 11, 145.