告诉我完整的各潜在变量的计算代码

在PLS-PM（Partial Least Squares Path Modeling）中，潜在变量的计算涉及到PLS算法的核心步骤，主要包括样本得分（scores）、加载向量（loadings）和公因子（latent factors）。由于具体的编程语言和库可能会有所不同，这里提供一个基于Python和sklearn库的基本示例，假设我们已经预处理了数据：

from sklearn.decomposition import PLSRegression
import pandas as pd

# 假设df_data是预处理的数据框，X是独立变量，Y是因变量，Z是中介变量

# 将数据分为预测变量（X和Z）、响应变量（Y）
X = df_data[['X', 'Z']]
Y = df_data['Y']

# 创建PLS回归模型，n_components指定潜在变量的数量
model = PLSRegression(n_components=2)

# 拟合模型
model.fit(X, Y)

# 计算样本得分（也称作投影得分）
X_scores = model.x_scores_
Z_scores = model.transform(df_data[['Z']])

# 载荷矩阵（Loadings）
X_loadings = model.components_
Z_loadings = model.loadings_

# 公因子得分（Latent Variables）
X_factors = X_scores[:, :model.n_components_]
Z_factors = Z_scores[:, :model.n_components_]

这只是一个基本的框架，实际操作可能需要根据数据的特性和需求进行调整。