Implementação do algoritmo PLS-SEM em R

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pinto, Inês Câncio Reis
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/24458
Resumo: Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Statistics and Information Management, specialization in Information Analysis and Management
id RCAP_f46461e99970c70e590e4646f0bfd077
oai_identifier_str oai:run.unl.pt:10362/24458
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Implementação do algoritmo PLS-SEM em RStructual Equation ModelsPartial Least SquaresRECSIDissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Statistics and Information Management, specialization in Information Analysis and ManagementO seguinte trabalho foi desenvolvido no âmbito da estatística computacional com o objetivo de implementar o algoritmo PLS-SEM (Partial Least Squares Structural Equation Modeling) na plataforma R. Para programar o algoritmo foram exploradas outras funcionalidades do R em alternativa aos pacotes já existentes. Quanto à estrutura do trabalho, a primeira parte dedica-se ao enquadramento que teve na base a revisão da principal literatura relacionada com o tema. Em seguida é apresentada a metodologia adotada, nomeadamente os procedimentos envolvidos no cálculo do algoritmo, e uma descrição do desenvolvimento do software. Posteriormente foram testados dois subconjuntos de dados para o modelo experimental e modelo ECSI. Utilizando outros programas disponíveis, foi possível estabelecer uma análise comparativa dos resultados obtidos. Estes não apresentaram diferenças relevantes, o que levou a uma avaliação positiva sobre desempenho do código. Para além dos resultados favoráveis, o novo programa permite adequar facilmente os parâmetros às exigências do utilizador aquando a estimação do método PLS-SEM. Igualmente apresenta a vantagem de ser uma linguagem simples e acessível enquanto código aberto. A importância do uso desta metodologia tem especial destaque no apuramento dos índices de satisfação do cliente, sendo que no atual contexto do mercado deve ser adaptado e revisto para fazer face aos novos paradigmas. É neste sentido que o presente trabalho disponibiliza livremente o seu contributo à comunidade científica em via do desenvolvimento e aperfeiçoamento da técnica.Mendes, Jorge MoraisRUNPinto, Inês Câncio Reis2017-10-23T17:53:55Z2017-09-272017-09-27T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10362/24458TID:201735750porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-03-11T04:12:41Zoai:run.unl.pt:10362/24458Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-20T03:28:03.650731Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Implementação do algoritmo PLS-SEM em R
title Implementação do algoritmo PLS-SEM em R
spellingShingle Implementação do algoritmo PLS-SEM em R
Pinto, Inês Câncio Reis
Structual Equation Models
Partial Least Squares
R
ECSI
title_short Implementação do algoritmo PLS-SEM em R
title_full Implementação do algoritmo PLS-SEM em R
title_fullStr Implementação do algoritmo PLS-SEM em R
title_full_unstemmed Implementação do algoritmo PLS-SEM em R
title_sort Implementação do algoritmo PLS-SEM em R
author Pinto, Inês Câncio Reis
author_facet Pinto, Inês Câncio Reis
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Mendes, Jorge Morais
RUN
dc.contributor.author.fl_str_mv Pinto, Inês Câncio Reis
dc.subject.por.fl_str_mv Structual Equation Models
Partial Least Squares
R
ECSI
topic Structual Equation Models
Partial Least Squares
R
ECSI
description Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Statistics and Information Management, specialization in Information Analysis and Management
publishDate 2017
dc.date.none.fl_str_mv 2017-10-23T17:53:55Z
2017-09-27
2017-09-27T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10362/24458
TID:201735750
url http://hdl.handle.net/10362/24458
identifier_str_mv TID:201735750
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799137907220414464

Registros relacionados