拉旺

lavan:一个用于结构方程建模的R包。拟合各种潜在变量模型,包括验证性因子分析、结构方程模型和潜在增长曲线模型。


zbMATH中的参考文献(参考文献59条,1标准件)

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按年份排序(引用)
  1. 具有高吞吐量的marinuzzi-semuzr结构数据包的marinuzzi数据包:高吞吐量的marinuzr结构模型阿尔十四
  2. 布特,克里斯;科尼利,干;Verdonck,Tim:具有未观测因子的最近邻点估计(2020年)
  3. 安东尼奥·卡尔冈;伦巴第,路易吉;阿凡齐,洛伦佐;Pascali,Eduardo:区间值数据的多中介分析(2020)
  4. 费舍尔,扎卡里F。;Bollen,Kenneth A.:混合指标的工具变量估计:分析导数和替代参数化(2020)
  5. 乔根森,特伦斯D。;雅克,苏珊娜:书评:K。甘娜和G。Broc,Lavan结构方程建模(2020)
  6. 马库斯D。施泰纳;Silvia Grieder:EFAtools:R软件包,包含探索性因子分析工具的快速和易用实现(2020)不是zbMATH
  7. Panagiotis Papastamoulis,Ioannis Ntzoufras:关于贝叶斯因子分析模型的可识别性(2020)阿尔十四
  8. 黄宝贤:lslx:基于惩罚似然的半验证性结构方程模型(2020)不是zbMATH
  9. Rockwood,Nicholas J.:潜在协变量具有随机斜率的多级结构方程模型的最大似然估计(2020)
  10. 崔瑞飞;布科尔,伊安·加布里埃尔;格罗特,佩里;Heskes,Tom:基于缺失值混合数据的潜在变量建模的新贝叶斯方法(2019)
  11. 马蒂亚斯博士;福克斯,克里斯托弗;王,Y。塞缪尔:循环结构方程模型中最大似然估计的计算(2019)
  12. 新泽西州福尔德内斯;Grønneberg,Steffen:序数协方差和项目反应模型中的识别和非正态模拟(2019)
  13. 甘娜,卡梅尔;Broc,Guillaume:使用Lavan进行结构方程建模(2019年)
  14. 格伦伯格,斯特芬;新泽西州福尔德内斯:模拟研究中离散化淡水河谷的问题(2019)
  15. 洪,麦克斯韦R。;雅各布奇,罗斯:书评:K。J。Grimm等人,《生长模型》。结构方程和多级建模方法(2019)
  16. Lai,Keke:在力矩结构分析中创建错误指定的模型(2019年)
  17. 梅克尔,埃德加C。;弗尔,丹尼尔;Rabe Hesketh,Sophia:潜在变量模型的贝叶斯比较:条件可能性与边际可能性(2019年)
  18. Meshcheryakov Georgy,Igolkina Anna:semopy:A Python package for Structural Equation Modeling(2019年)阿尔十四
  19. 帕帕乔乔,尤利娅;Moustaki,Irini:具有类别观测变量的潜在变量模型的成对似然估计中的成对抽样(2019年)
  20. Paul Christian Burkner:Thurstonian IRT:R中的Thurston IRT模型(2019年)不是zbMATH