偏最小二乘—二阶因子模型在综合变量构建问题的研究

发布时间：2017-09-12 22:53

  本文关键词：偏最小二乘—二阶因子模型在综合变量构建问题的研究

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【摘要】：为了突破独立性假定和主观赋权的局限,兼顾真实数据的结构特征,文章提出偏最小二乘—二阶因子模型(Partial Least Square Second-order Latent Variable Model,PLS-SLVM),解决综合变量的构建问题。二阶因子模型(Second-order Latent Variable Model,SLVM)作为构建综合变量的模型基础,其测量模型和结构模型分别展示了可测变量与潜变量间、潜变量间的结构关系。偏最小二乘(Partial Least Square,PLS)作为构建综合变量的估计方法,不要求可测变量间相互独立,保证权重赋值的客观性。与简单线性相加相比,PLS-SLVM较难理解,运算较为复杂,但PLS-SLVM放宽了独立性假定,兼顾变量间真实的相关关系和结构状态,提高了综合变量的分类准确性,为企业管理与绩效评价等方面提供方法学指导。
【作者单位】： 中国人民大学统计学院;
【关键词】： 综合变量构建方法 二阶因子模型 偏最小二乘估计 简单线性相加
【基金】：2012年中医药行业科研专项(项目号:2012468005)
【分类号】：O212.1
【正文快照】： 一、引言综合变量构建方法需要满足全面性、目的性、可比性、层次性、科学性等基本原则。综合变量必须反映综合评价问题的各个方面,必须紧紧围绕综合评价目的展开,保证研究结论的确反映了评价意图,必须保证对每个研究对象的公平性和可比性,不能有倾向性的侧重某些研究对象。综

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本文编号：840017