间对协方差结构建模的隐变量方法。偏最小二乘模型将试图找到"X"空间的多维方向来解释"Y"空间方差最大的多维方向。偏最小二乘回归特别适合当预测矩阵比观测的有更多变量，以及"X"的值中有多重共线性的时候。相比之下，标准的回归在这些情况下不见效（除非它是吉洪诺夫正则化）。偏最小二乘算法被用在偏最小二乘路径建模中， 一个建立隐变量（原因不能没有实验和拟实验来确定，但一个典型的模型会基于之前理论假设（隐变量影响衡量指标的表现）的隐变量模型）这种技术是结构方程模型的一种形式，与经典方法不同的是基于组件而不是基于协方