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具有缺失数据的非线性结构方程模型中处理离群值和对称重尾分布的最大似然方法。 (英语) Zbl 1306.62462号

摘要:通过十几个用户友好的软件包,结构方程模型(SEM)广泛应用于行为、教育、社会和心理研究。由于这些软件包中的基本理论和方法容易受到异常值和尾部长于正态分布的影响,因此该领域的一个基本问题是开发稳健的方法来减少分析中异常值和分布偏差的影响。本文提出了一种对离群值和对称重尾分布具有鲁棒性的最大似然(ML)方法,用于分析具有可忽略缺失数据的非线性SEM。分析策略是将一类一般分布合并到测量和结构方程中的潜在变量和误差测量中。构造了蒙特卡罗EM(MCEM)算法来获得最大似然估计,并实现了路径采样过程来计算观测数据的对数似然,然后计算用于模型比较的贝叶斯信息准则。通过仿真研究和实例说明了所提出的方法。

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第62页,共15页 统计学在心理学中的应用

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