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結構方程模型的選擇方法研究:一種基于貝葉斯準則的模型選擇方法

包郵 結構方程模型的選擇方法研究:一種基于貝葉斯準則的模型選擇方法

出版社:西南交通大學出版社出版時間:2020-11-12
開本: 32開 頁數: 145
本類榜單:社會科學銷量榜
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結構方程模型的選擇方法研究:一種基于貝葉斯準則的模型選擇方法 版權信息

結構方程模型的選擇方法研究:一種基于貝葉斯準則的模型選擇方法 本書特色

李云仙所著的《結構方程模型的選擇方法研究——一種基于貝葉斯準則的模型選擇方法》概括了本學科的近期發展,并有如下特點:示范如何使用強大的統計計算工具得到貝葉斯結果;討論用于模型比較的貝葉斯因子和偏差信息準則;涵蓋多種復雜的模型;通過模擬研究以及來自工商管理學、教育學、心理學、公共衛生和社會學的實際數據說明所提出的方法。

結構方程模型的選擇方法研究:一種基于貝葉斯準則的模型選擇方法 內容簡介

本書示范如何使用強大的統計計算工具得到貝葉斯結果;討論用于模型比較的貝葉斯因子和偏差信息準則;涵蓋多種復雜的模型;通過模擬研究以及來自工商管理學、教育學、心理學、公共衛生和社會學的實際數據說明所提出的方法。

結構方程模型的選擇方法研究:一種基于貝葉斯準則的模型選擇方法 目錄

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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