朱洪图;李锡百胜 LISREL模型中有限混合物的贝叶斯分析。 （英语） Zbl 1293.62263号 心理测量学 66，第1期，133-152（2001）. 摘要：我们提出了一个贝叶斯框架来估计LISREL模型的有限混合。我们分析的基本思想是用潜在变量和分配变量来增加显性变量的观测数据。吉布斯采样器被实现来获得贝叶斯解。讨论了其他相关的统计推断，如潜在变量的直接估计、假设模型拟合优度评估的建立、贝叶斯分类、残差和异常值分析。通过仿真研究和实例说明了该方法。 引用于9文件 理学硕士： 第62页，共15页 统计学在心理学中的应用 2015年1月62日 贝叶斯推断 关键词：贝叶斯分析;有限混合物;LISREL模型;吉布斯采样器;条件分布;优良性评估;贝叶斯分类;残差和离群值分析 软件：LISREL公司;BMDP公司;贝叶斯DA;均衡器 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.-T.Zhu}和\textit{S.-Y.Lee}，《心理测量学》66，第1期，133--152（2001；Zbl 1293.62263） 全文： 内政部 参考文献： [1] Albert，J.H.和；Chib，S.（1993）。二进制和多光子响应数据的贝叶斯分析。《美国统计协会杂志》，88669–679·Zbl 0774.62031号 ·doi:10.1080/01621459.1993.10476321 [2] Albert，J.H.和；Chib，S.（1995）。二元回归模型的贝叶斯残差分析。生物特征，82，747–759·Zbl 0861.62022号 ·doi:10.1093/biomet/82.4.747 [3] Arminger，G.和；Muthén，B.O.（1998年）。使用Gibbs采样器和Metropolis-Hastings算法的非线性潜在变量模型的Bayesian方法。《心理测量学》，63，271-300·Zbl 1291.62191号 ·doi:10.1007/BF02294856 [4] Barnett，V.和；Lewis，T.（1984）。统计数据中的异常值（第2版）。奇切斯特：Wiley&；儿子们·Zbl 0638.62002号 [5] 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