해피레포트 - [교양] [잠재변수에서의 구조방정식 소개]

카테고리 : 레포트 > 기타 파일이름 :[번역2]Structural_Equations_Latent_Variables.hwp 문서분량 : 16 page 등록인 : mario 문서뷰어 : 한글뷰어프로그램 등록/수정일 : 09.01.09 / 09.01.09 구매평가 : 다운로드수 : 0 판매가격 : 2,000 원

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본문일부/목차
Introduction to Structural Equations with Latent Variables [잠재변수에서의 구조방정식 소개] 1. Overview 2. Comparison of the CALIS and SYSLIN Procedures 3. Model Specification 4. Estimation Methods 5. Statistical Inference 6. Goodness-of-fit Statistics 7. Optimization Methods 8. Specifying Structural Equation Models 9. Path Diagrams and the RAM Model 10. Some Measurement Models 11. A Combined Measurement-Structural Model with Reciprocal Influence and Correlated Residuals 12. References 1. Overview 선형 구조방정식의 적합 체계와 공분산 구조분석을 위해서 CALIS을 사용할 수 있다. 이들 조건들은 대략 교체할 수 있으나, 이것들은 분석의 관점에서 차이점을 강조한다. 공분산 구조분석은 분산 모델 공식과 분산 집합 가운데 공분산, 관찰된 공분산 매트릭스에서의 모델 적합성에 적용된다. 이 모델의 선형구조방정식은 분산에서 가정하는 여러 가지 무작위 변수와 무작위 변수의 공분산에 연결되어 방정식 체계가 구성되었다. 이 모델의 경로분석은 공분산과 회귀상관계수를 나타내는 연결되는 변수들을 표시하는 경로diagram으로 구성되었다. 경로모델과 선형구조방정식은 공분산매트릭스 모델로 전환시킬 수 있어서 공분산 구조분석에 적합할 수 있다. 이 모든 방법은 모델들에서 측정오차들이나 가정적인 잠재변수의 용도를 인정한다. 2. Comparison of the CALIS and SYSLIN Procedures SAS/ETS product에서 SYSLIN procedure는 일정한 경로모델과 선형방정식 모델에 적합할 수 있다. PROC CALIS는 모델에서 잠재변수들을 이용하는 좀 더 보편성을 인정하는 것이 PROC SYSLIN과 다르다. 잠재변수는 관측된 데이터를 명시변수들과는 별개로서 가정적 변수들은 관측되지 못한다. PROC SYSLIN은 각 방정식에서 오차항이 많아야 한 개의 잠재변수를 인정한다. PROC CALIS는 한 방정식에서 여러 개의 잠재변수를 인정한다. 사실은 한 방정식의 모든 변수는 다른 방정식들이 명시변수가 잠재변수와 연결되어 있는 한 잠재적일 수 있다.

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