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非线性结构方程模型的贝叶斯分析,该模型具有来自生殖扩散模型的不可忽视的缺失结果。 (英语) Zbl 1170.62021号

摘要:在现代教育、医学、社会和心理研究中,非线性结构方程模型被广泛用于分析结果和潜在变量之间的关系。然而,现有的分析非线性结构方程模型的理论和方法侧重于对指数族结果的假设,因此不能用于分析非指数族结果。
本文提出了一种贝叶斯方法来分析非线性结构方程模型,其中显式变量来自再生扩散模型(RDM)和/或可能缺失不可忽略的缺失机制。不可忽视的缺失机制由逻辑回归模型指定。采用Gibbs采样器和Metropolis-Hastings算法相结合的混合算法,获得了logistic回归模型中结构参数、潜在变量和参数的联合Bayes估计,并通过路径抽样给出了计算模型比较用Bayes因子的过程。提出了一种良好的检验统计量来评估假设模型的合理性。通过仿真研究和实例说明了新开发的贝叶斯方法。

MSC公司:

2015年1月62日 贝叶斯推断
65C60个 统计中的计算问题(MSC2010)
62甲12 多元分析中的估计
62H25个 因子分析和主成分;对应分析
62J12型 广义线性模型(逻辑模型)
62小时10分 统计的多元分布
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全文: 内政部

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