统计学及其接口

第1卷（2008年）

编号1

具有连续、有序和无序分类和不可忽略缺失数据的非线性结构方程模型的贝叶斯分析

页：99 – 114

内政部：https://dx.doi.org/10.4310/SII.2008.v1.n1.a9

作者

蔡静（香港中文大学统计系，香港）

Sik-Yum Lee（香港中文大学统计系）

宋新元（香港中文大学统计系）

摘要

结构方程模型（SEM）已广泛应用于社会、心理和医学研究中潜在变量和观察变量之间的相互关系检验。基于实际应用中经常遇到相关离散变量和缺失数据的事实，提出了一种包含协变量、混合连续变量和离散变量以及不可忽略缺失数据的非线性SEM（NSEM）。讨论了估计和模型比较的贝叶斯方法。一个关于心血管疾病的真实数据集被用来说明这些方法。

关键词

潜在变量、有序和无序分类数据、不可忽视的缺失数据、贝叶斯方法

2008年1月1日出版