周锡敏；张广建 非线性寄存器开关状态空间（RSSS）模型。 （英语） Zbl 1288.62176号 心理测量学 78，第4期，740-768（2013）. 摘要：非线性动态因子分析模型通过允许时间序列过程在潜在水平上是非线性的（例如，涉及两个潜在过程之间的相互作用），扩展了标准线性动态因子分析模式。在实践中，确定系统具有明显不同动态特征的阶段，即潜在的“体制”或阶级，往往是很有意义的。我们提出了一类新的模型，称为非线性寄存器切换状态空间（RSSS）模型，该模型将寄存器切换非线性动态因子分析模型作为一个特例纳入其中。在非线性RSSS模型中，使用状态空间模型表示的制度内的变化过程可以是非线性的。提出了一种结合扩展卡尔曼滤波器和Kim滤波器的估计方法，用于估计非线性RSSS模型。我们通过将具有特定于制度的交叉回归参数的非线性动态因素分析模型拟合到一组经验抽样影响数据来说明非线性RSSS模型的效用。简要讨论了非线性RSSS模型与文献中其他著名的离散变化模型之间的相似性。 引用于7文件 MSC公司： 第62页，共15页 统计学在心理学中的应用 关键词：寄存器切换；状态空间；非线性潜变量模型；动态因素分析；Kim过滤器 软件：高斯；开口Mx；去搅拌；Mplus公司；毫秒；R（右）；SAS公司；进程LTA；公牛 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.-M.Chow}和\textit{G.Zhang}，《心理测量学》78，第4期，740--768（2013；Zbl 1288.62176） 全文： 内政部 参考文献： [1] Akaike，H.（1973）。信息论和最大似然原理的推广。在B.N.Petrov&；F.Csaki（编辑），第二届信息理论国际研讨会（第267–281页）。布达佩斯：Akademiai Kiado·兹bl 0283.62006年 [2] 安德森，B.D.O；Moore，J.B.（1979年）。最佳过滤。恩格伍德悬崖：普伦蒂斯·霍尔·兹伯利0688.93058 [3] Aptech Systems Inc.（2009）。GAUSS（版本10）[计算机软件手册]。黑钻石：Aptech Systems Inc。 [4] Bar-Shalm，Y.，Li，X.R.和；Kirubarajan，T.（2001）。估计及其在跟踪和导航中的应用：理论算法和软件。纽约：Wiley。 [5] Boker，S.M.、Neale，H.、Maes，H.和Wilde，M.、Spiegel，M.和Brick，T.等人（2011年）。Openmx：一个开源的扩展结构方程建模框架。《心理测量学》，76（2），306–317·Zbl 1284.62689号 ·doi:10.1007/s11336-010-9200-6 [6] 布朗、M.W.和；Nesselroade，J.R.（2005）。用动态因子模型表示心理过程：自回归滑动平均时间序列模型的一些有前途的用途和扩展。在A.Maydeu-Oliveres&；J.J.McArdle（编辑），《当代心理测量学：罗德里克·麦克唐纳的节日》（第415-452页）。马华：埃尔鲍姆。 [7] 布朗、M.W.和；Zhang，G.（2007）。个人时间序列因子分析的发展。在R.Cudeck&；R.C.MacCallum（编辑），《100年因子分析：历史发展和未来方向》（第265-291页）。马华：埃尔鲍姆。 [8] Cacioppo，J.T.和；Berntson，G.G.（1999）。影响系统：架构和操作特征。心理科学的当前方向，8133-137·数字对象标识代码：10.1111/1467-8721.00031 [9] Cattell，R.和；Barton，K.（1974年）。心理状态测量和一天中时间的变化。心理报告，35219-222·doi:10.2466/pr0.1974.35.1.219 [10] Chow，S.-M.，Ho，M.-H.R.，Hamaker，E.J.和；Dolan，C.V.（2010）。结构方程和状态空间建模框架之间的等效性和差异。结构方程建模，17303–332·网址：10.1080/10705511003661553 [11] Chow，S.-M.、Nesselroade，J.R.、Shifren，K.和；McArdle，J.（2004）。帕金森病患者情绪的动态结构。结构方程建模，11560-582·doi:10.1207/s15328007sem1104_4 [12] Chow，S.-M.，Tang，N.，Yuan，Y.，Song，X.，&；Zhu，H.（2011年a）。基于Dirichlet过程先验的半参数动态潜变量模型的Bayes估计。英国数学杂志；统计心理学，64（1），69-106·Zbl 1218.62090号 ·doi:10.1348/000711010X497262 [13] Chow，S.-M.，Zu，J.，Shifren，K.，&；Zhang，G.（2011年b）。具有时变参数的动态因子分析模型。多元行为研究，46（2），303–339·数字对象标识代码：10.1080/00273171.2011.563697 [14] Cohen，S.、Kamarck，T.和；Mermelstein，R.（1983年）。感知压力的全球测量。《健康与社会行为杂志》，24（4），385-396·doi:10.2307/2136404 [15] Collins，L.M.和；Wugalter，S.E.（1992年）。阶段序列动态潜在变量的潜在类模型。多元行为研究，28，131–157·doi:10.1207/s15327906mb2701_8 [16] De Jong，P.（1991）。漫反射卡尔曼滤波器。《统计年鉴》，第19073–1083页·兹比尔074262093 ·doi:10.1214/aos/1176348139 [17] Dolan，C.V.（2009）。结构方程混合建模。在R.E.Millsap&；A.Maydeu-Olivares（编辑），《SAGE心理学定量方法手册》（第568-592页）。千橡：鼠尾草。 [18] Dolan，C.V.、Schmittmann，V.D.、Lubke，G.H.和；Neale，M.C.（2005）。潜在增长曲线混合模型中的制度转换。结构方程建模，12（1），94-119·doi:10.1207/s15328007sem1201_5 [19] Dolan，C.V.和；Van der Maas，H.L.J.（1998年）。根据结构方程建模拟合多元正态有限混合。《心理测量学》，63（3），227-253·Zbl 1291.62201号 ·doi:10.1007/BF02294853 [20] Doornik，J.A.（1998年）。使用Ox 2.0进行面向对象的矩阵编程。伦敦：Timberlake Consultants出版社。 [21] S.H.C.杜托伊特；Browne，M.W.（2007）。多元时间序列的结构方程建模。多元行为研究，42，67–101·网址：10.1080/00273170701340953 [22] Durbin，J.和；Koopman，S.J.（2001）。用状态空间方法进行时间序列分析。纽约：牛津大学出版社·Zbl 0995.62504号 [23] Elliott，R.J.、Aggoun，L.和；Moore，J.（1995）。隐马尔可夫模型：估计和控制。纽约：斯普林格·Zbl 0819.60045号 [24] 情感和动力系统实验室（2010年）。情感动力学和个体差异（ADID）研究：开发非平稳和基于网络的方法来建模情感的感知和生理学未出版手册，北卡罗来纳大学教堂山分校。 [25] 恩格尔、R.F.和；Watson，M.（1981）。大都市工资率的单因素多元时间序列模型。美国统计协会杂志，76774-781·doi:10.1080/016214519981.10477720 [26] 费雷尔，E.，&；Nesselroade，J.R.（2003年）。通过动态因素分析对二元关系中的情感过程进行建模。情感，3344–360·doi:10.1037/1528-3542.3.4.344 [27] 福田，K.，&；Ishihara，K.（1997年）。人类生命前六个月睡眠和觉醒节奏的发展：出生后第7周和第12周出现不连续变化。生物节律研究，28，94–103·doi:10.1076/brhm.28.3.5.94.13132 [28] Geweke，J.F.和；辛格尔顿，K.J.（1981）。经济时间序列的最大似然验证因子分析。《国际经济评论》，22，133-137·Zbl 0483.90037号 [29] Hamaker，E.L.，Dolan，C.V.和；Molenaar，P.C.M.（2003）。当时间点T的数量超过案例数量N时，基于ARMA的SEM：原始数据最大似然。结构方程建模，10352–379·doi:10.1207/S15328007SEM1003_2 [30] Hamaker，E.L.和；Grasman，R.P.P.P.（2012）。应用于心理过程的政权转换状态空间模型：处理缺失数据和进行推断。《心理测量学》，77（2），400-422·Zbl 1284.62711号 ·doi:10.1007/s11336-012-9254-8 [31] Hamilton，J.D.（1989）。非平稳时间序列和经济周期经济分析的新方法。《计量经济学》，57，357–384·Zbl 0685.62092号 ·doi:10.2307/1912559 [32] A.C.哈维（2001）。预测、结构时间序列模型和卡尔曼滤波。剑桥：剑桥大学出版社。 [33] Heron、K.E.和；Smyth，J.M.（2010年）。生态瞬时干预：将移动技术纳入心理社会和健康行为治疗。英国健康心理学杂志，15，1-39·网址：10.1348/135910709X466063 [34] Hosmer，D.W.（1974）。两条回归线的混合参数的最大似然估计。统计传播。理论与方法，3995–1006·Zbl 0294.62085号 [35] Jackson，C.H.（2011）。面板数据的多状态模型：R.Journal of Statistical Software的msm包，38（8），1-29。可从以下位置获得http://www.jstatsoft.org/v38/i08/ . 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