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结构方程中的缺失数据处理讨论(ppt 45页)

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数据仓
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结构方程中的缺失数据处理讨论(ppt 45页)内容简介

结构方程中的缺失数据处理讨论目录:
第一部分:软件操作
第二部分:理论背景与方法比较

 

结构方程中的缺失数据处理讨论内容提要:
标记好缺失数据后,就可以在图形界面作EM估计(StatisticsMultiple Imputation在弹出的窗口按缺省设置点run拷贝编辑 .out 文件输出的协方差矩阵,作为.ls8文件的输入数据
MI实际上是Multiple Imputation的缩写。但LISREL8.7.2并不提供完整的MI功能。EM是三个方法中最容易实现的方法,所以FIML和MI都缺省地利用EM方法来提供迭代的初值。
与EM、MI方法不同,FIML缺失数据方法只针对SEM。
假如所有的观测缺失的变量都相同,等同于缺失的变量从模型里去掉。
按缺失的模式把所有的观测分组,每组内的数据缺失的变量都相同。分组建模,再限制各组的参数相等,就是FIML方法。
FIML方法的具体实现变化很多,不同的软件有所差别。


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