Учебник по промышленной статистике


Моделирование структурными уравнениями


Моделирование структурными уравнениями

  • Обзор основных понятий
  • Идеи, лежащие в основе структурного моделирования
  • Моделирование структурными уравнениями и диаграммы путей


  • Обзор основных понятий
  • Идеи, лежащие в основе структурного моделирования
  • Моделирование структурными уравнениями и диаграммы путей

 

Обзор основных понятий
Обзор основных понятий

Наметившийся в последнее время прогресс в области многомерного статистического анализа и анализа корреляционных структур, объединенный с новейшими вычислительными алгоритмами, послужил отправной точкой для создания новой, но уже получившей признание, техники Моделирования структурными уравнениями. Эта, по сути дела, всеобъемлющая и необычайно мощная техника многомерного анализа включает большое количество методов из различных областей статистики. Кратко можно сказать, что SEPATH представляет собой мощное развитие многих методов многомерного анализа, а именно множественная регрессия и факторный анализ получили здесь естественное развитие и объединение. Далее в этой главе мы будем предполагать, что читатель уже знаком с основными статистическими понятиями, которые описаны в разделе Элементарные понятия статистики, в том числе с понятием дисперсии, ковариации и корреляции. Если вам кажется, что ваших знаний не достаточно для дальнейшего чтения, мы рекомендуем просмотреть раздел Основные статистики и таблицы, чтобы восполнить эти пробелы. Хотя это и не является обязательным, нам было бы проще объяснить вам возможности структурного моделирования, если бы предварительно вы получили некоторое представление о методах факторного анализа.

Основные задачи, для решения которых используются структурные уравнения следующие:

  1. Причинное моделирование или анализ путей, при проведении которого предполагается, что между переменными имеются причинные взаимосвязи. Возможна проверка гипотез и подгонка параметров причинной модели, описываемой линейными уравнениями. Причинные модели могут включать явные или латентные переменные, или и те и другие;
  2. Подтверждающий факторный анализ, используемый как развитие обычного факторного анализа для проверки определенных гипотез о структуре факторных нагрузок и корреляций между факторами;
  3. Факторный анализ второго порядка, являющийся модификацией факторного анализа, при проведении которого для получения факторов второго порядка анализируется корреляционная матрица общих факторов;
  4. Регрессионные модели, являющиеся модификацией Многомерного линейного регрессионного анализа, в котором коэффициенты регрессии могут быть зафиксированы равными друг другу или каким-нибудь заданным значениям;
  5. Моделирование ковариационной структуры, которое позволяет проверить гипотезу о том, что матрица ковариации имеет определенный вид.


    Начало  Назад  Вперед



    Книжный магазин