结构方程中软件操作过程(ppt 45页)

结构方程中软件操作过程目录:
第一部分：软件操作
第二部分：理论背景与方法比较

 

结构方程中软件操作过程内容简介:
    Expectation-Maximization(EM)是源自缺失数据处理的一种参数估计算法，在许多广泛应用的模型(比如HLM)上有重要的应用缺失数据中的EM方法特指用EM算法从含缺失的数据估计出协方差/相关系数矩阵、均值向量。大部分多元统计模型只需要协方差和均值输入。SEM只是其中一种。
    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。
    Multiple Imputation就是按某种特定的随机抽样法则去修补。对多个修补的版本分别建模，然后汇总各个版本的参数估计结果。
    SAS是昂贵的商业软件，胜任大规模(比如样本量超过10万)或高运算量的数据处理与统计。SAS的帮助文档内容翔实，范例很具体。但规模太大，组织稍有些乱，初学者往往不能迅速查到。MI方法适用于一般的多元统计模型，比如多层分析。SAS9的MI方法(附带EM) 子程序是Proc MI，能提供原始数据替算缺失值的多组采样版本，此外还提供了Proc MIANALYZE用于合并各个采样版本对应的模型估计结果。 

 

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