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帶有非線性效應(yīng)的廣義潛變量模型

發(fā)布時(shí)間:2020-08-08 11:24
【摘要】:在潛變量模型的研究中,如因子分析模型、潛在特質(zhì)模型,通常只考慮觀察變量與潛變量的線性組合之間的關(guān)系。然而,潛變量的非線性項(xiàng)也會(huì)對觀察變量有影響。在帶有非線性效應(yīng)的廣義潛變量模型的研究中,常采用混合集成最大化算法計(jì)算參數(shù)的完全信息最大似然(FIML)估計(jì),用三明治估計(jì)和bootstrap計(jì)算參數(shù)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤,最后通過多重插補(bǔ)法計(jì)算因子得分。基于上面的方法,本文探究帶有非線性效應(yīng)的潛在特質(zhì)模型,對非線性項(xiàng)的雙因子潛在特質(zhì)模型模型進(jìn)行仿真模擬,利用混合集成最大化算法計(jì)算參數(shù)估計(jì)值,探究混合集成最大化算法相較于BFGS算法在計(jì)算效率上的提升。在四種不同情形下對模型進(jìn)行仿真模型,研究觀察變量個(gè)數(shù)和樣本量對參數(shù)估計(jì)效果的影響,并用偏差和均方根誤差評價(jià)參數(shù)估計(jì)的好壞。實(shí)例數(shù)據(jù)來源于中國營養(yǎng)健康調(diào)查數(shù)據(jù)庫中在2001年身體健康情況的調(diào)查問卷結(jié)果,對數(shù)據(jù)建立不同的潛變量模型,并利用模型評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行模型選擇。模型評價(jià)指標(biāo)主要有:_(AIC)AIC、BIC、對數(shù)似然函數(shù)值、似然比檢驗(yàn)和二維邊際分布的卡方殘差值,最終模型評價(jià)指標(biāo)支持帶有約束的非線性效應(yīng)雙因子潛在特質(zhì)模型。通過混合集成最大化算法計(jì)算參數(shù)估計(jì)值,三明治估計(jì)方法和bootstrap方法計(jì)算參數(shù)估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤。利用多重插補(bǔ)法計(jì)算因子得分,分析因子載荷與觀察變量及因子得分與觀察變量的條件密度之間的關(guān)系,將雙因子分別解釋為:階段性疾病因子和長期健康因子。通過雙因子的取值大小可以簡明扼要地反映出被調(diào)查人群的身體健康情況,降低了數(shù)據(jù)維度。
【學(xué)位授予單位】:大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:R195

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本文編號:2785497

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