نمایندگی فارکس در ایران

تحلیل آماری با SmartPLS

تحلیل آماری با SmartPLS

ثبت شده در اداره ثبت شرکتها (شماره ثبت 19161)، دارای نماد اعتماد الکترونیک (دو ستاره)، دارای نماد ساماندهی (نمادها در پایین صفحات قابل مشاهده است)

دارای تخصص

داشتن گواهینامه صلاحیت از مرکز آمار ایران (تصویر سمت راست این نوشته) و در اختیار داشتن نیروهایی با تحصیلات “کارشناسی ارشد آمار کاربردی” نشان دهنده متخصص بودن “اطمینان شرق” در “تحلیل آماری” است.

بیش از 16 سال تجربه (از 1382)

در انجام تحلیل آماری، تحصیلات مرتبط به تنهایی کافی نیست. بلکه تجربه است که حرف آخر را می زند. تجربه ما در انجام صدها تحلیل آماری با نرم افزارهای آماری مختلف و حفظ دانش سازمانی آن، برای هر متقاضی مهمترین مزیت است.

قیمت مناسب

در کنار تمام مزایایی که فراهم کرده ایم، تلاش نموده ایم قیمت های خدمات خود را مناسب و تا حد ممکن تعدیل شده تعیین نماییم. علت مناسب بودن قیمت های ما قانون بازده به مقیاس، تخصص و همچنین تجربه ماست. اعتقاد داریم اگر احیانا افرادی قیمت های کمتر از این اعلام می کنند از کیفیت خدمات و پشتیبانی بعد از تحویل کار خواهند کاست.

ارائه خدمات به صورت غیر حضوری

برای دریافت خدمات ما نگران مکان خود نباشید، هر کجای دنیا که باشید می توانید روی خدمات تخصصی ما حساب کنید. تسویه حساب مالی با ما پس از دریافت گزارش تحلیلی اولیه بوده و بنابراین هنگامی که قصد پرداخت تتمه حق الزحمه تحلیل را دارید، از صحت روش آماری و حل مناسب مساله خود مطمئن شده اید.

ارقام مهم در “تحلیل آماری اطمینان شرق”

تعداد سالهای تجربه
تعداد نرم افزارهای آماری تحت پوشش
تعداد محصولات آموزشی
تعداد پروژه های تحلیل آماری

معرفی اجمالی مدیر “اطمینان شرق”

اینجانب “ سید مجتبی فرشچی “ به عنوان مدیر مجموعه “اطمینان شرق” دارای مدرک کارشناسی ارشد رشته آمار (گرایش اقتصادی – اجتماعی) از دانشگاه شهید بهشتی تهران می باشم. در کنار آشنایی با اکثر نرم افزارهای آماری، بر نرم افزارهای آماری EViews (اقتصاد سنجی) و Expert Choice (روش AHP) تسلط کامل دارم.

سالها کار در شهرداری مشهد (از جمله در مدیریت آمار این شهرداری) و همچنین سالها مدیریت این مجموعه، باعث شده است تا حد قابل قبولی به فضای کسب و کار “تحلیل آماری” شناخت پیدا کنم.

و خواسته من این است که به یاری خدا بتوانیم بهترین خدمات تخصصی آماری را به تحلیل آماری با SmartPLS دانشجویان و پژوهشگران و نیز به مدیران ارشد سازمان ها و شرکتها ارائه و در این زمینه هر روز بهتر از روز قبل باشیم.

کتاب مدلسازی معادلات ساختاری با SmartPLS

استفاده از مدلسازی معادلات ساختاری و تحلیل حداقل مربعات جزئی، طی سال های گذشته از رشد و محبوبیت چشمگیری در کتب و مقالات معتبر علمی برخوردار بوده است. یکی از معتبرترین کتب موجود در این زمینه کتاب حاضر است که در سال 2017 و تنها سه سال پس از نشر نسخه اول این کتاب، توسط چهار تن از خبرگان این حوزه دکتر جوزف فرانکلین هایر، دکتر توماس هالت، دکتر کریستین رینگل و دکتر مارگو سارستدت تدوین و وارد بازار شده است.

مدلسازی معادلات ساختاری چیست؟

تحلیل آماری، یک ابزار ضروری برای محققان حوزه علوم اجتماعی در بیش از یک قرن گذشته بوده است. کاربرد روش های آماری با ظهور سخت افزارها و نرم افزارهای کامپیوتری که تعامل کاربرپسندی با محققان ایجاد می کنند، به طور چشم گیری گسترش پیدا کرده است. محققان در ابتدا به منظور درک داده و روابط آن ها بر تحلیل تک متغیره و دومتغیره تکیه کرده بودند. در حال حاضر، به منظور درک ارتباط پیچیده موجود در تحقیقات علوم اجتماعی، نیاز بیشتری به درک کاربرد روش تحلیل داده های چندمتغیره پیچیده می باشد.

روش های نسل اول آماری، به طور گسترده در طی سال ها توسط محققان علوم اجتماعی استفاده شده اند. با این وجود، در بیست سال گذشته بسیاری از محققان به منظور غلبه بر ضعف های روش های آماری نسل اول، به روش های آماری نسل دوم روی آوردند. این روش ها که به عنوان مدل سازی معادلات ساختاری ( SEM ) شناخته می شوند، محققان را قادر می سازد که متغیرهای غیرقابل مشاهده ای که به طور غیرمستقیم توسط سوالات یا شاخص ها سنجش می شوند، تحلیل نمایند.

ملزومات استفاده از روش معادلات ساختاری

محققان باید بر مبنای سوالات تحقیق و داده های تجربی در دسترس، روش تحلیل چندمتغیره را انتخاب کنند. جدای از اینکه محقق ار روش های آماری نسل اول یا دوم استفاده می کند، به منظور استفاده از روش تحلیل چندمتغیره به ویژه روش مدلسازی معادلات ساختاری، توجه به چند نکته مهم، ضروری است. 5 مورد زیر از مهمترین این موارد می باشند:

  • متغیرهای مرکب – Composite variable
  • سنجش - measurement
  • مقیاس سنجش - measurement scale
  • کدگذاری - Coding
  • توزیع داده – data distribution

درباره کتاب مدلسازی و معادلات ساختاری

مولفین کتاب، نیاز به نشر نسخه دوم کتاب در این فاصله زمانی نسبتاً کوتاه را در بروزرسانی های تکنیکی و الگوریتمی روش ها و فنون مورد استفاده در حداقل مربعات جزئی از یک سو و پیشرفت های حاصله در نسخه های اخیر نرم افزار از سوی دیگر، عنوان کرده اند.

رویکرد کتاب مدلسازی معادلات ساختاری، مبتنی بر تجارب چندین ساله مولفین آن، در ارائه مبانی و اصول تحلیل حداقل مربعات جزئی به مخاطبین بدون تمرکز بر معادلات و فرمول های ریاضی پیچیده است. همچنین تلاش شده قواعد و اصول موردنیاز برای تحلیل انواع ساختارهای سازنده یا بازتابنده در دو سطح مدل سنجش و مدل ساختاری به زبانی ساده و قابل فهم ارائه گردد.

در کلیه فصول کتاب، برای تشریح نحوه تحلیل مدل های موردنیاز، ازیک مثال واحد استفاده گردیده که روش ارائه شده، قابل تعمیم به تمامی مدل های مفهومی دیگر نیز می باشد.

ساختار کتاب

این کتاب در هفت فصل تنظیم شده که در فصل اول، مقدمه ای بر روش مدلسازی معادلات ساختاری و ملزومات استفاده از آن آمده است. فصل دوم، به مدلسازی و جمع آوری داده ها پرداخته تحلیل آماری با SmartPLS و به صورت مختصر، مثالی از یک مورد استفاده از روش حداقل مربعات جزئی با استفاده از نرم افزار SmartPLS ارائه می نماید. در فصل سوم، تخمین مدل مسیر و نحوه تعیین مدل و الگوریتم روش حداقل مربعات جزئی تبیین شده است. فصل چهارم به ارزیابی مدل های سنجش بازتابنده و فصل پنجم به ارزیابی مدل های سنجش سازنده می پردازد. در ادامه در فصل ششم ارزیابی مدل های ساختاری، تشریح شده است. نهایتاً در فصل هفتم، نحوه تحلیل متغیر میانجی و تعدیلگر به صورت کامل تشریح شده است.

این کتاب با توجه به محتوا و مطالب پوشش داده شده به عنوان راهنمایی جامع و معتبر برای محققین و دانشجویان تحصیلات تکمیلی رشته های علوم اجتماعی و انسانی به ویژه، شاخه های مختلف علم مدیریت می باشد تا در تحلیل مدل های مفهومی خود بکار گرفته و بر اعتبار نتایج و یافته هایشان بیافزایند.

منبع:: راهنمای جامع مدلسازی معادلات ساختاری با روش حداقل مربعات جزئی (PLS-SEM) در SmartPLS
نویسندگان:: دکتر جوزف فرانکلین هایر | دکتر توماس هالت | دکتر کریستین رینگل | دکتر مارگو سارستدت
گروه مترجمین:: گروه مترجمین: دکتر احد زارع رواسان | الهام رازقندی | سمیرا افشاری

مدل سازی معادلات ساختاری با نرم افزار PLS

SEM-with-PLS

مدل سازی معادلات ساختاری با نرم افزار PLS با توجه در شرایط حجم نمونه کم و توزیع غیر نرمال می توان از این نرم افزار استفاده کرد، به همین دلیل مدل سازی معادلات ساختاری با نرم افزار PLS در علم آمار بسیار مورد توجه قرار می‌گیرد. در این مقاله ابتدا شرح مختصری بر مدل سازی معادلات ساختاری داریم و پس از آن به سراغ نرم افزار PLS و نحوه کار با آن می پردازیم. تمامی مراحل اجرای معادلات ساختاری در PLS با مثالی واقعی انجام می گیرد.

در خصوص مدلسازی معادلات ساختاری و توضیحات مربوط به متغیر پنهان و آشکار، مدل تحلیل مسیر، مدل ساختاری و … به مقاله مدلسازی معادلات ساختاری با نرم افزار لیزرل مراجعه کنید. با یک مثال ساده مدلسازی معادلات ساختاری را توضیح می‌دهیم.

فرض کنید می‌خواهیم تاثیر مسئولیت اجتماعی بر وفاداری خوانندگان نشریات داخلی را با میانجیگری تصویر برند بررسی کنیم.پس مدلی مانند مدل زیر داریم که هر کدام از این شاخص‌ها در پرسشنامه دارای سوالاتی هستند. حال برای بررسی تاثیر این متغیرها به صورت همزمان از مدل سازی معادلات ساختاری با نرم افزار PLS استفاده می‌کنیم. در این مثال اگر حجم نمونه کم باشد و داده‌ها دارای توزیع نرمال نباشند ما نمی‌توانیم از نرم افزارهای Lisrel و Amos برای تحلیل این داده‌ها استفاده کنیم. در این مرحله از نرم افزار PLS جهت بررسی تاثیر این متغیرها استفاده می‌شود.

SEM-with-PLS-Conceptual-Model

نرم افزار Smart PLS

نرم افزار Smart PLS در گروه نرم افزارهای نسل دوم مدل سازی معادلات ساختاری قرار دارد که بر اساس روش حداقل مربعات جزئی انجام می‌شود. این روش که روش مولفه محور نیز نام دارد از دو مرحله تشکیل شده است: 1) سنجش مدل‌های اندازه‌گیری با معیارهای مربوط به روایی و پایایی 2) سنجش بخش ساختاری با استفاده از ضرایب t. در نرم افزار PLS علاوه بر اندازه‌گیری مدل درونی و بیرونی، قسمتی به نام نسبت‌های وزنی نیز داریم.

SEM-with-PLS

نرم افزار PLS نقطه عطفی در مدل سازی متغیر نهفته است که دارای ویژگی‌های زیر است:

  • نرم افزار از نظر گرافیکی محیطی جذاب داشته و کار کردن با آن بسیار تحلیل آماری با SmartPLS ساده است. به‌طوری که یک مدل مسیر را می‌توان در عرض چند دقیقه ایجاد کرد.
  • قسمت project manager به شما کمک میکنه تا تمام آنالیزها و فایل‌های خود را پیگیری کنید.
  • گزارشاتی که نرم افزار PLS ارائه می‌دهد به‌خوبی سازمان‌یافته است و نتایج را به‌طور کامل ارائه می‌دهد.
  • در این نرم افزار می‌توانید نتایج را به‌طور دائم در قالب HTML و یا فایل اکسل ذخیره کنید.
  • شما می‌توانید تحلیل داده‌های خود را با خطاهای اندازه‎‌گیری گزارش کنید.
  • در صورتی که داده‌های شما غیرنرمال باشد و یا حجم نمونه کم باشد، شما می‌توانید از نرم افزار PLS استفاده کنید.
  • در صورتی که مدل شما پیچیده باشد یعنی تعداد شاخص‌ها و متغیرهای شما زیاد باشد نیز می‌توانید از این نرم افزار استفاده کنید.
  • با نرم افزار PLS فرضیات دارای متغیرهای تعدیلگر را نیز می‌توانید آزمون کنید.

مراحل اولیه مدل سازی معادلات ساختاری با نرم افزار PLS

قبل از توضیحات مربوط به تحلیل داده‌ها، ابتدا نحوه ساخت پروژه جدید در نرم افزار PLS را مرحله به مرحله با هم انجام می‌دهیم:

project-name-SEM-in-PLS - مدل سازی معادلات ساختاری با نرم افزار PLS

پس از بازکردن نرم افزار و ساخت پروژه جدید، اسم پروژه را در قسمت project name وارد می‌کنیم. دقت کنید تیک قسمت import indicator data فعال باشد. سپس بر روی Next کلیک کنید.

create-a-project-SEM-in-PLS

پس از آن نوبت به فراخوانی فایل داده‌ها می‌شود. در این مرحله نیز حتما باید دقت کنید که فایل ذخیره شده در درایو مورد نظر با فرمت csv باشد. در قسمت File name آدرس محل ذخیره شدن فایل را وارد کنید و پس از آن دکمه Finish را بزنید.

SEM-in-PLS1

SEM-in-PLS2

مدل‌یابی به روش حداقل مربعات جزئی

به منظور تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از نرم افزار PLS، از روش دو مرحله ای هالاند (1999) برای مدل‌یابی به روش حداقل مربعات جزئی استفاده می‌شود. مرحله اول شامل تعیین مدل اندازه گیری از طریق پایایی و روایی است و مرحله دوم شامل تعیین مدل ساختاری از طریق تحلیل شاخص‌های برازندگی، ضرایب تعیین و تحلیل مسیر است.

در مرحله اول از برآورد روایی و پایایی به منظور بررسی مدل اندازه‌گیری استفاده می‌شود که روش‌های تاییدی هماهنگی داده‌ها با یک ساختار عاملی معین را بررسی می‌نمایند. در واقع، تحلیل عاملی تاییدی شایستگی گویه‌هایی که برای معرفی متغیرها برگزیده شده‌اند را بررسی می‌کند. در مرحله دوم از تحلیل مسیر شاخص‌های برازش مدل و ضریب تعیین جهت بررسی مدل ساختاری استفاده می‌شود. به زعم محسنین و اسفیدانی (1393) مدل سازی معادلات ساختاری به روش حداقل مربعات جزئی برخلاف روش کواریانس محور (نرم افزارهای لیزرل، آموس) فاقد شاخص‌های برازش مدل مبتنی بر کای دو، جهت بررسی میزان مطابقت مدل نظری با داده‌های گردآوری شده است.

ارزیابی مدل اندازه گیری (انعکاسی یا ترکیبی) در مدل سازی معادلات ساختاری با نرم افزار PLS

براي بررسي برازش مدل‌هاي اندازه‌گيري سه معيار پايايي،‌ روايي همگرا و روايي واگرا استفاده مي‌شود.

  • پايايي (Reliability): پايايي يا قابليت اعتماد مشخص مي‌سازد که ابزار اندازه‌گيري در صورت اجرا در شرايط يکسان تا چه اندازه نتايج يکساني دارد. بدين معني که اگر محقق پرسشنامه خود را دوباره و يا به صورت موازي اجرا کند و نتايج هر دو يکسان باشد، پرسشنامه از تحلیل آماری با SmartPLS پايايي کامل برخوردار است. خود از سه طريق بررسي ضرايب بارهاي عاملي، ضرايب آلفاي کرونباخ و پايايي ترکيبي صورت مي‌پذيرد.
  • روايي همگرا (Convergent Validity): معيار دوم از بررسي مدل‌هاي اندازه‌گيري، روايي همگرا است که به بررسي همبستگي هر عامل با سوالات خود مي‌پردازد. معيار AVE نشان‌دهنده ميانگين واريانس به اشتراک گذاشته شده بين هر عامل با سوالات خود مي‌باشد. به بيان ساده‌تر AVE ميزان همبستگي يک عامل با سوالات خود را نشان مي‌دهد که هرچه اين همبستگي بيشتر باشد، برازش نيز بيشتر است.
  • روايي واگرا (Discriminant Validity):

روايي واگرا سومين معيار بررسي برازش مدل‌هاي اندازه‌گيري است که دو موضوع را پوشش مي‌دهد:

الف) مقايسه ميزان همبستگي بين سوال‌هاي يک عامل با آن عامل در مقابل همبستگي آن سوال‌ها با عامل‌هاي ديگر (Cross Loading).

ب) مقايسه ميزان همبستگي يک عامل با سوال‌هايش در مقابل همبستگي آن عامل با ساير عامل‌ها.

2. آزمون مدل ساختاری در مدل سازی معادلات ساختاری با نرم افزار PLS

بعد از بررسي برازش مدل‌هاي اندازه‌گيري نوبت به برازش مدل ساختاری پژوهش مي‌رسد. بخش مدل ساختاری بر خلاف مدل‌هاي اندازه‌گيري، به سوالات (متغيرهاي آشکار) کاري ندارد و تنها عامل‌هاي پنهان همراه با روابط ميان آن‌ها بررسي مي‌گردد.

3. آزمون مدل کلی در مدل سازی معادلات ساختاری با نرم افزار PLS

مدل کلي شامل هر دو بخش مدل اندازه‌گيري و مدل ساختاری مي‌شود و با تاييد برازش آن، بررسي برازش در يک مدل کامل مي‌شود.

  • معیار (GOF (Goodness Of Fit:

معيار GOF مربوط به بخش کلي مدل‌هاي ساختاری است. بدين معني که توسط اين معيار محقق مي‌تواند پس از بررسي برازش بخش اندازه‌گيري و بخش مدل ساختاری پژوهش خود، برازش بخش کلي را نيز کنترل نمايد. معيار GOF توسط تننهاوس و همکاران (Tenenhaus et al) در سال 2004 ابداع گرديد و فرمول آن در زير آمده است:

Communality (مقادير اشتراکي) = اين مقدار از ميانگين مجذور بارهاي عاملي هر عامل به دست مي‌آيد.

GOF

از ميانگين مقادير اشتراکي هر عامل درون زاي مدل به دست مي‌آيد.

ميانگين مقادير R Square عامل‌هاي درون زاي مدل است.

یکی از خدمات شرکت آمار پیشرو مدل سازی معادلات ساختاری با نرم افزار PLS است. شما می توانید با ارائه به صفحه مشاوره رایگان آمار پیشرو از کارشناسان ما درخواست مشاوره کنید. همچنین می توانید پروژه های مدل سازی معادلات ساختاری با نرم افزار PLS خود را به کارشناسان توانمند آمار پیشرو بسپارید تا با صرف کمترین هزینه و با بالاترین دقت به نتایج مورد نیاز خود برسید. برای این کار کافیست به صفحه ثبت سفارش آماری مراجعه و فرم سفارش را پر کنید و منتظر تماس کارشناسان ما باشید.

با دنبال کردن صفحه اینستاگرام آمار پیشرو از آخرین مطالب آماری مطلع باشید.

در چه صورت از نرم افزار Smart PLS استفاده می‌کنیم؟

در شرایط حجم نمونه کم و توزیع غیر نرمال می توان از این نرم افزار استفاده کرد

مثالی برای مدلسازی معادلات ساختاری با PLS؟

فرض کنید می‌خواهیم تاثیر مسئولیت اجتماعی بر وفاداری خوانندگان نشریات داخلی را با میانجیگری تصویر برند بررسی کنیم.

روش مولفه محور (حداقل مربعات جزئی) چیست؟

روش مولفه محور از دو مرحله تشکیل شده است: 1) سنجش مدل‌های اندازه‌گیری با معیارهای مربوط به روایی و پایایی 2) سنجش بخش ساختاری با استفاده از ضرایب t

ارزیابی مدل اندازه‌گیری چگونه انجام می‌شود؟

براي بررسي برازش مدل‌هاي اندازه‌گيري سه معيار پايايي،‌ روايي همگرا و روايي واگرا استفاده مي‌شود.

آزمون مدل ساختاری در مدل سازی معادلات ساختاری با نرم افزار PLSچگونه انجام می‌شود؟

بخش مدل ساختاری بر خلاف مدل‌هاي اندازه‌گيري، به سوالات (متغيرهاي آشکار) کاري ندارد و تنها عامل‌هاي پنهان همراه با روابط ميان آن‌ها بررسي مي‌گردد.

مجموعه رایگان آموزش Smart PLS

مقدمه:
در نظر بسیاری از پژوهشگران استفاده از SEM (مدل‌سازی معادلات ساختاری)معادل استفاده از تحلیل مبتنی بر کوواریانس و روش درستنمایی است اما صورت دیگری از SEM مبتنی بر واریانس نیز وجود دارد که به پیش‌فرض‌هایی همچون توضیح نرمال معرف‌های مشاهده‌شده و حجم بالای نمونه‌ها متکی نیست. هنگام برآورد یک مدل نظری شیوه‌های متفاوتی برای تخمین پارامترهای جامعه وجود دارد. این برآورد باید نزدیک‌ترین ماتریس را به ماتریس نمونه‌ای بازتولید نماید تا بدین‌وسیله آماره کای مربع تا آنجا که امکان دارد به صفر نزدیک شده و برازش مدل با داده‌های پژوهش ثابت شود. برای این‌که اختلاف این دو ماتریس به حداقل برسد توابع مختلفی وجود دارد که مهم‌ترین آن‌ها روش حداکثر درستنمایی (ML) و کمترین مربعات جزئی (PLS) است. روش SEM-ML به‌عنوان یک روش مبتنی بر کوواریانس بخش غالب روش‌های تحلیل معادلات ساختاری را در علوم انسانی تشکیل می‌دهد اما نیاز محققان به وجود تکنیک‌های بهتر باعث شده تا در سال 1979 میلادی اولین کتاب در ارتباط با به‌کارگیری کمترین مربعات جزئی (PLS) مبتنی بر واریانس در مدل‌های مسیری با متغیرهای مکنون توسط ولد (WOLD) منتشر شود. هرمن ولد رویکرد «مدل‌سازی آسان» PLS (پیش‌فرض‌های توزیعی و حجم نمونه کم) را در مقابل تکنیک «مدل‌سازی دشوار» SEM-ML (پیش‌فرض‌های توزیعی فراوان و نیاز به تعداد نمونه‌های زیاد) جورسکاگ (1970) مطرح ساخت. (آذر عادل و همکاران،1391: ص 6). در این نوشتار با اجرای یک مثال از معادلات ساختاری خواننده با نرم‌افزار SmartPLS آشنا خواهد شد.

عنوان: آموزش گام‌به‌گام نرم‌افزار آماری Smart PLS

(برای اجرای معادلات ساختاری)
تابستان 1393

پروژه های آماری شما با نرم افزار اسمارت پی ال تحلیل آماری با SmartPLS اس Smart PLS پذیرفته می شود.

نرم افزار Smart PLS

دانلود نرم افزار Smart PLS

نرم افزار Smart PLS برای حل مسائل حداقل مربعات جزئی یا Partial Least Squares استفاده می‌شود. این نرم افزار دارای دو نسخه رایگان و پولی است. نسخه شماره ۳ این نرم افزار پولی است اما نسخه شماره دو آن رایگان است. لینک دانلود نرم افزار Smart PLS 2 به صورت رایگان و مستقیم ارائه شده است. برای دانلود نرم افزار سایت پارس مدیر از لینک زیر استفاده کنید.

فعال سازی نرم افزار Smart PLS 2

از آنجا نسخه ۳ این نرم افزار بصورت پولی ارائه شده و نسخه ۲ رایگان است برای پیدا کردن شماره سریال نسخه ۲ مراحل زیر را طی کنید:

  • به سایت SmartPLS.de رفته و با یک ایمیل معتبر در این سایت ثبت نام کنید.
  • اطلاعات خود را با دقت وارد کنید. مدیران این سایت اطلاعات شما را بررسی می‌کنند و کد فعال سازی Smart PLS 2 را ایمیل می‌کنند.
  • رمز عبور خود را فراموش نکنید. هرچندماه یکبار سریال شما منقضی شده و باید سریال جدید را از سایت دریافت کنید.
  • از کد زیر برای دریافت کد فعالسازی نرم افزار Smart PLS 2استفاده کنید.

از این نسخه می‌توانید تنها تا پایان سال ۲۰۲۲ استفاده کنید و پس از آن دیگر پشتیبانی نخواهد شد.

رفع خطای نصب نرم افزار Smart PLS 2

نسخه ۲ نرم افزار پی ال اس رایگان است و هیچ تفاوتی در عملکرد با نسخه ۳ ندارد. بنابراین سایت سازنده کوشش کرده تا نصب این نسخه را دشوار سازد. یک خطای رایج هنگام نصب نرم افزار خطای نبود فایل Java است. از لینک زیر برای دانلود Java Run Time جاوا نسخه قدیمی برای نصب Smart PLS استفاده کنید.

جاوا Run Time به شما اجازه می‌دهد تا برنامه هایی که با زبان برنامه نویسی جاوا نوشته شده اند را اجرا کنید. با نصب نرم افزار Java SE Runtime پلاگین موتور جاوا به برنامه‌های ویندوز و نیز مرورگر شما اضافه می‌گردد و پس از آن به راحتی می‌توانید برنامه هایی را که با استفاده از این زبان نوشته شده اند مانند نرم افزارهای چت و گفتگو و نیز سایت هایی را که با این زبان نوشته شده اند مانند سایت‌های بازی‌های آنلاین را مشاهده نمایید. نرم افزار Java SE Runtime مانند بسته Microsoft .NET Framework‌ برای برنامه‌های نوشته شده به زبان .NET‌ در ویندوز است.

آموزش نرم‌افزار Smart PLS 2

جزوه آموزش تصویری کامل نرم افزار Smart PLS تهیه شده است. تکنیک Partial Least Squares یا حداقل مربعات جزئی یکی از موضوعاتی است که برای دانشجویان مدیریت و مهندسی صنایع بسیار ناشناخته است. در این متاب روش استفاده از نرم‌افزار PLS آموزش داده شده است.

جزوه آموزش نرم‌افزار Smart PLS

تعداد صفحات: ۵۵ صفحه

محتویات: آموزش تصویری به زبان فارسی

پاورپوینت آموزش نرم‌افزار Smart PLS

تعداد اسلایدها: ۴۰ اسلاید

فرمت فایل: پاورپوینت فارسی

تحلیل آماری پروژه‌های حداقل مجذورات جزیی PLS : تحلیل حداقل مجذورات جزیی، حداقل حجم نمونه لازم برای حداقل مجذورات جزیی، محاسبه شاخص‌های برازش GOF در PLS، ترجمه مقاله آموزشی حداقل مربعات جزئی، دانلود نسخه رایگان Smart PLS2، دانلود نسخه جدید Smart PLS 3. پروژه‌های شرکتی و دانشگاهی برای حل مسائل حداقل مربعات جزئی با استفاده از نرم‌افزار اسمارت پی ال اس پذیرفته می‌شود. لازم به ذکر است در پارس مدیر با نرم افزار ورژن سه کار نمی‌کنیم و تمرکز بر نسخه رایگان شماره دو می‌باشد.

مقالات مرتبط

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

برو به دکمه بالا