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结构方程模型的选择方法研究:一种基于贝叶斯准则的模型选择方法

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  • ISBN:9787564314873
  • 装帧:暂无
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:32开
  • 页数:145
  • 出版时间:2020-11-12
  • 条形码:9787564314873 ; 978-7-5643-1487-3

本书特色

李云仙所著的《结构方程模型的选择方法研究——一种基于贝叶斯准则的模型选择方法》概括了本学科的近期发展,并有如下特点:示范如何使用强大的统计计算工具得到贝叶斯结果;讨论用于模型比较的贝叶斯因子和偏差信息准则;涵盖多种复杂的模型;通过模拟研究以及来自工商管理学、教育学、心理学、公共卫生和社会学的实际数据说明所提出的方法。

内容简介

本书示范如何使用强大的统计计算工具得到贝叶斯结果;讨论用于模型比较的贝叶斯因子和偏差信息准则;涵盖多种复杂的模型;通过模拟研究以及来自工商管理学、教育学、心理学、公共卫生和社会学的实际数据说明所提出的方法。

目录

Chapter 1 Introduction 1.1 Overview 1.2 Lv Measure for Model Selection 1.3 Outline of the BookChapter 2 Lv Measure for Nonlinear Structural Equation Models 2.1 Introduction 2.2 Brief Review of the Lv Measure 2.3 Model Description 2.4 Lv Measure for Nonlinear Structural Equation Models 2.5 A Simulation Study 2.6 A Real Example 2.7 DiscussionChapter 3 Lv Measure for Nonlinear Structural Equation Models with Mixed Continuous and Categorical Data 3.1 Introduction 3.2 Model Description 3.3 Lv Measure for Nonlinear SEMs with Mixed Continuous and Ordered Categorical Data 3.4 A Simulation Study 3.5 A Real Example 3.6 DiscussionChapter 4 Lv Measure for Model Selection of Two-Level Structural Equation Models 4.1 Introduction 4.2 Model Description 4.3 Lv Measure for Two-Level Structural Equation Models 4.4 A Simulation Study 4.5 A Real Example 4.6 DiscussionChapter 5 Lv Measure for Finite Mixture Structural Equation Models 5.1 Introduction 5.2 Model Description 5.3 Lv Measure for Finite Mixture SEMs 5.4 A Simulation Study 5.5 A Real Example 5.6 DiscussionChapter 6 Conclusio and Further Developments 6.1 Conclusio 6.2 Discussion and Further DevelopmentsAppendix A Variable Description in Real ExamplesAppendix B WinBUGS and R2winBUGSAppendix C WinBUGS and R2winBUGS Program in Chapter 3ReferencesAcknowledgement
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