■ 절차 요약 · 표본을 무작위로 k개의 겹으로 나눕니다. 보통 k=10을 사용합니다. · 한 겹을 시험 겹으로 남기고 나머지 k-1 겹을 학습 겹으로 하여 PLS 모형을 추정합니다. · 학습 겹에서 얻은 가중치·경로계수·적재값을 이용해 시험 겹 응답자의 내생변수 측정지표 값을 예측합니다. ■ 흔히 놓치는 점 시험 겹을 표준화할 때는 반드시 학습 겹의 평균·표준편차만 사용해야 합니다. 시험 겹의 정보를 섞으면 표본 밖 예측이 아니게 되어 결과가 과대평가됩니다. 또한 겹을 나누는 방식에 따라 결과가 변동하므로 전체 과정을 r번(보통 10회) 반복해 평균을 구하는 것이 안전합니다. 실무 적용 팁 예측은 외생변수에서 시작합니다. 외생변수 점수를 만든 뒤 경로계수를 따라 내생변수 점수를 차례로 예측하고, 적재값을 곱해 원래 지표값으로 되돌립니다. 실제 내생변수 응답을 사용하지 않으니 정답을 보고 맞히는 형태가 됩니다. 자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=189