在结构方程模型中进行参数选择的LM-test方法与lasso正则化方法的比较研究

发布时间：2021-03-25 10:24

　　在结构方程模型（Structural Equation Modeling,SEM）的研究中,为了降低探索性结构方程模型带来的模型复杂性和改善验证性因子分析模型拟合度可能不高的问题,相关学者提出在SEM中利用Lagrange Multiplier-test（LM-test）方法或lasso正则化方法对模型中部分参数进行探索,通过加入一些参数以提高模型拟合度,同时使得分析结果更合理可靠。本文通过仿真实验比较LM-test方法和lasso正则化方法在SEM中的表现,并将两种方法进一步应用到实际问题中进行分析。主要研究内容和创新点如下:1、针对SEM中的lasso正则化方法,为了满足模型可识别性,已有的方法是将因子载荷固定在最大的因子载荷系数值上,文中通过将外源潜变量方差设置为1来对其进行改进,通过仿真实验得知,此措施能有效减小参数估计值的偏差,使得构造的模型更加接近母体模型。2、通过仿真实验比较LM-test和lasso正则化方法在参数选择、参数估计值偏差和模型拟合度方面的表现。实验结果表明在参数选择方面,LM-test方法正确选出的值非0因子载荷更多,而lasso正则化方法错误选择值为0因... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

母体模型

南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第四章基于两种方法对农业转移人口定居意愿的统计分析364.5.1CFA分析基于先验知识进行CFA分析，给出农业转移人口流动动因对其定居意愿影响的假设理论CFA分析模型如下图4.1所示。其中F1、F2、F3和F4表示农业转移人口的流动动因，为外源潜变量，Xi(i=1,2,,14)表示外源观测变量，反映了农业转移人口流动动因情况。K1和K2表示农业转移人口的定居意愿，为内生潜变量，Yj(j=1,2,,6)表示内生观测变量，反映农业转移人口定居意愿情况。Ek(k=1,2,,20)代表观测变量的测量误差，测量误差间相互独立。D1和D2表示内生潜变量无法被完全解释的模型误差。图4.1假设理论CFA分析模型在图4.1的CFA分析模型中，图中实线部分20个从潜变量到观测变量的因子载荷，即事先能根据先验知识确定这部分参数是模型需要的，此部分称为验证性部分，CFA分析主要针对验证性部分代表的模型进行分析。模型中每一个外源潜变量都可能同时和14个外源观测变量有关，每一个内生潜变量都可能和6个内生观测变量有关，即共有68个可能存在的因子载荷，除验证性部分的20个实线代表的因子载荷，其余48个因子载荷部分称为探索性部分。对调查数据进行标准化处理，为满足模型可识别性，将外源潜变量方差指定为1。根据验证性部分所确定的模型进行CFA分析，标准化模型拟合结果，得到拟合模型的相关参数估计值如下表4.5和表4.6所示。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Bayers估计-结构方程模型的康复患者满意度的实证研究[J]. 刘宁,王珏.  中国康复医学杂志. 2019(09)
[2]我国智慧城市建设满意度影响因素分析——基于结构方程模型的实证研究[J]. 李洪伟,曹玉翠.  山东科技大学学报(社会科学版). 2018(06)
[3]基于结构方程模型的多层调节效应[J]. 方杰,温忠麟,吴艳.  心理科学进展. 2018(05)
[4]基于结构方程模型的有调节的中介效应分析[J]. 方杰,温忠麟.  心理科学. 2018(02)
[5]流动动因对农业转移人口定居意愿的影响研究——基于结构方程模型的研究[J]. 孙友然,江歌,杨淼,焦永纪.  华中科技大学学报(社会科学版). 2015(05)
[6]基于结构方程模型的多重中介效应分析[J]. 方杰,温忠麟,张敏强,孙配贞.  心理科学. 2014(03)
[7]中介效应分析:方法和模型发展[J]. 温忠麟,叶宝娟.  心理科学进展. 2014(05)
[8]基于结构方程模型的多层中介效应分析[J]. 方杰,温忠麟,张敏强,任皓.  心理科学进展. 2014(03)
[9]结构方程模型参数ML估计的具体案例[J]. 宋铭,刘宇洁.  课程教育研究. 2014(02)
[10]探索性结构方程建模（ESEM）:EFA和CFA的整合[J]. 麦玉娇,温忠麟.  心理科学进展. 2013(05)

博士论文
[1]结构方程模型在冠心病证候研究中的应用[D]. 李涵.辽宁中医药大学 2013

硕士论文
[1]听障儿童生存质量测定量表的编制与评价[D]. 王宇潇.山西医科大学 2014



本文编号：3099530