学习线性潜在变量模型的结构
里卡多·席尔瓦、理查德·谢恩、克拉克·格雷摩尔、彼得·斯皮特斯; 7(8):191−246, 2006.
摘要
我们描述了（1）查找不相交子集的随时随地搜索过程每个子集的成员是d-由一个共同的未记录原因分开（如果存在）；(2)关于潜在因素之间因果关系的返回信息如此确定。我们证明该程序是点式一致的假设（a）因果关系可以用定向满足马尔可夫假设和忠实假设；（b） 未记录的变量不是由记录变量；（c）依赖关系是线性的。我们将该程序与各种模拟结构和样本大小的标准方法，以及通过对社会科学的简要研究来说明其实用价值数据集。最后，我们考虑非线性的推广系统。
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