机译:缺失数据分层潜变量模型中偏最小二乘算法的比较
National Academy of Innovation Strategy China Association for Science and Technology|School of Statistics Renmin University of China|Department of Biostatistics Columbia University|Needham Research Institute Cambridge University;
Partial least square; hierarchical latent variable model; missing data; quantile regression;
机译:偏最小二乘路径模型分析潜在变量之间相互作用的方法的比较
机译:使用混合效应潜在变量模型对潜在变量进行顺序分析:非信息性和信息性缺失数据的影响。
机译:使用潜在变量建模技术的缺失数据分组比较
机译:二阶潜在变量评估模型的偏最小二乘路径建模及其应用
机译:缺少协变量的数据的偏最小二乘:一种比较方法。
机译:潜在变量偏最小二乘路径建模方法对区域协会和多基因遗传的影响与应用到人类肥胖的研究
机译:区域关联和多基因效应的潜在变量偏最小二乘路径建模方法及其在人类肥胖研究中的应用
机译:具有潜变量的偏最小二乘路径建模