Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/06951.jsonl.gz/618

Les idées développées d'ans ce texte s'inspirent de l'approche des modèles à variables latentes par les moindres carrés partiels (PLS) dite plus simplement " modélisation souple" (soft modeling) proposée par H. Wold (1795, 197, 1979, 1981). Le modèle définit une (ou plusieurs) variable latente pour chacune des marges du tableau de contingence. Les variables observées s'interprètent comme des indicateurs dichotomiques de la variable latente correspondante et chaque variable latente sera d'ailleurs estimée comme un agrégat de ses indicateurs. Le modèle est bâti sur des relations externes qui lient chaque variable latente à ses indicateurs ainsi que sur des relations internes mettant en rapport les variables latentes. Ces relations internes et externes jouent un rôle causal prédictif. La qualité prédictive du modèle peut être testée au moyen d'un test (Stone et Geisser) qui fournit des R2 sans perte de degré de liberté. Plusieurs généralisations se laissent envisager: effets de feed-back, structure hiérarchique des variables latentes ainsi que la multi dimensionnalité de celles-ci.