带有缺失数据的结构方程模型中的模型选择问题
结构方程模型在社会学、教育学、医学、市场营销学和行为学中有很广泛的应用。在这些领域中,缺失数据比较常见,很多学者提出了带有缺失数据的结构方程模型,并对此模型进行过很多研究。在这一类模型的应用中,模型选择非常重要,本文将一个基于贝叶斯准则的统计量,称为L。测度,应用到此类模型中进行模型选择。最后,本文通过一个模拟研究及实例分析来说明厶,测度的有效性及应用,并在实例分析中给出了根据贝叶斯因子进行模型选择的结果,以此来进一步说明该测度的有效性。
缺失数据、贝叶斯方法、模型选择、MCMC算法
31
O212;F832(概率论与数理统计)
国家自然科学基金资助项目10761011
2012-12-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共12页
1010-1021