cnki独家建筑结构,期刊建筑结构

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  1. 结构方程模型的目的?

结构方程模型的目的?

结构方程模型的初衷在于针对潜变量之间关系进行建模。例如,智商,情商,成功这三个潜变量之间到底是何种关系?但是它们三个本身不可直接测量,于是需要通过一定手段对它们进行测量。你当然可以先通过量表各自“估计”这三个潜变量,再建立三者间的模型。结构方程模型实现了这两步的一体化,优势在于,估计的过程中充分考虑了潜变量间的关系。而分开两步是不能做到的。当然这是否真的是优势有待商榷。

结构方程模型的估计方法主要有三类:第一种是协方差分析法,第二种是偏最小二乘法,第三种是贝叶斯法。

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协方差分析认为,潜变量间的关系反映在可测变量的协方差关系中,由模型产生的协方差结构和真实协方差结构应一致(理想情况)。于是以协方差矩阵的差异作为优化准则。偏最小二乘的想法为:考虑潜变量结构的前提下,“最好”的潜变量应该与对应可测变量“最接近”。于是,其优化准则本质是OLS。贝叶斯也是对潜变量***定先验,然后用MCMC直接对潜变量进行抽样,既然潜变量的样本都有了,结构方程模型也就退化为了一堆回归。

国内很多文献把结构方程模型等同于上述第一种估计方法,这是一种误区。每一种方法都有各自的检验和评价手段。三种方法孰优孰劣?难以确定,只能说,各有各的优势和不足。另外,结构方程模型定位是验证性分析,这需要大量背景知识支撑,否则建模必然失败。近年来,发展了探索性的结构方程模型,题主不妨找找cnki。

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标签: 变量 协方差 方程