結構方程中軟件操作過程(ppt 45頁)

結構方程中軟件操作過程目錄:
第一部分：軟件操作
第二部分：理論背景與方法比較

結構方程中軟件操作過程內容簡介:
Expectation-Maximization(EM)是源自缺失數據處理的一種參數估計算法，在許多廣泛應用的模型(比如HLM)上有重要的應用缺失數據中的EM方法特指用EM算法從含缺失的數據估計出協方差/相關係數矩陣、均值向量。大部分多元統計模型隻需要協方差和均值輸入。SEM隻是其中一種。
MI實際上是Multiple Imputation的縮寫。但LISREL8.7.2並不提供完整的MI功能。EM是三個方法中最容易實現的方法，所以FIML和MI都缺省地利用EM方法來提供迭代的初值。
Multiple Imputation就是按某種特定的隨機抽樣法則去修補。對多個修補的版本分別建模，然後彙總各個版本的參數估計結果。
SAS是昂貴的商業軟件，勝任大規模(比如樣本量超過10萬)或高運算量的數據處理與統計。SAS的幫助文檔內容翔實，範例很具體。但規模太大，組織稍有些亂，初學者往往不能迅速查到。MI方法適用於一般的多元統計模型，比如多層分析。SAS9的MI方法(附帶EM) 子程序是Proc MI，能提供原始數據替算缺失值的多組采樣版本，此外還提供了Proc MIANALYZE用於合並各個采樣版本對應的模型估計結果。

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