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GAM을 사용할 때 잔여 DF는 (코드의 마지막 줄). 그게 무슨 뜻이야? GAM 예제를 넘어 서면 일반적으로 자유도는 정수가 아닌 숫자 일 수 있습니까?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 -1.6217 -0.8971 1.2445 6.0516 (Dispersion Parameter …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

나는 동료들에게이 주제에 대한 도움을 요청 받았는데, 나는 정말로 모른다. 한 연구에서 일부 잠재 변수의 역할에 대한 가설을 세웠으며, 심판은 SEM에서이를 공식화하도록 요청했습니다. 그들이 필요로하는 것이 너무 어렵지 않은 것처럼, 나는 그것을 주사 할 것이라고 생각합니다 ... 지금은 주제에 대한 좋은 소개를 찾고 있습니다! 구글은 실제로 내 친구가 아니었다. 미리 …

24 references  modeling  sem  psychometrics 

통계 컨설팅 설정에서이 문제가 많이 발생하는 것을 보았으며 귀하의 의견을 듣고 싶어했습니다. 문맥 나는 종종 다음과 같이 연구를 수행 한 연구생들에게 말합니다 : 관측 연구 샘플 크기는 100, 200, 300 등일 수 있습니다. 여러 가지 심리적 척도 (예 : 불안, 우울증, 성격, 태도, 기타 임상 척도, 아마도 지능 등)가 측정되었습니다. …

20 scales  causality  sem  observational-study 

여기서의 용어는 혼란입니다. "구조 방정식"은 "건축 다리"만큼 모호하며 "베이지안 네트워크"는 본질적으로 베이지안 이 아닙니다 . 더 좋은 것은, 인과 관계 유대 진주는 두 모델 학교가 거의 동일하다는 것입니다. 그렇다면 중요한 차이점은 무엇입니까? (SEM의 Wikipedia 페이지에는이 글을 쓰는 시점에 "네트워크"라는 단어조차 포함되어 있지 않습니다.)

19 sem  bayesian-network  causality 

모든 변수가 그룹 내에 중첩 된 개별 관측치 인 다단계 경로 모델 (예 : A는 B, B는 C, C는 D를 예측)을 테스트하려고합니다. 지금까지 나는 R에서 여러 가지 독특한 다단계 분석을 통해이 작업을 수행했습니다. SEM과 같은 기술을 사용하여 동시에 여러 경로를 테스트하고 (A-> B-> C-> D) 2 수준 (그룹의 개별)을 올바르게 …

18 r  multilevel-analysis  sem  path-model 

부분 최소 제곱 회귀 (PLSR) 또는 부분 최소 제곱 구조 방정식 모델링 (PLS-SEM)에서 "부분"이라는 용어는 무엇을 의미합니까?

16 multiple-regression  least-squares  terminology  sem  partial-least-squares 

구조 방정식 모델링에 특히 그래픽 기법이 적용 가능하거나 더 적용 가능한지 궁금합니다. 이것이 공분산 분석을위한 탐색 도구 또는 SEM 모델 평가를위한 그래픽 진단의 범주로 분류 될 수 있습니다. (실제로 경로 / 그래프 다이어그램을 생각하지 않습니다.)

14 sem  data-visualization 

누구나 왜 하나를 선택 하는가에 대한 예를 제공 할 수 있습니까? 그들은 다르게 계산됩니까?

13 sem  psychometrics  psychology  scale-construction 

R lavaan 패키지 를 사용하여 구조 방정식 모델을 추정하고 있습니다. 모델이 1 개의 잠재 성 변수와 2 개의 명시 적 설명 변수가있는 1 개의 내인성 매니페스트 변수로 구성되어 있다고 가정합니다. group = {0,1} attitude1 = latent,scale age = respondent's age 원하는 용암 모델은 다음과 같습니다 (작동하지 않음). model <- ' …

13 r  interaction  sem  lavaan 

저는 Amos 18에서 구조 방정식 모델 (SEM)을 운영하고 있습니다. 나는 느슨하게 사용 된 실험에 100 명의 참가자를 찾고 있었는데 이는 아마도 성공적인 SEM을 수행하기에 충분하지 않은 것으로 간주됩니다. SEM (EFA, CFA와 함께)이 "큰 표본"통계 절차라고 반복해서 들었습니다. 간단히 말해서, 나는 100 명의 참가자에게 그것을 만들지 않았으며 (놀랍습니다!) 두 개의 문제가있는 …

13 modeling  sample-size  bootstrap  sem 

스케일을 구성 할 때 일반 점수 합 보다 " 인수 점수 "를 언제 사용할 지에 대한 제안을 받고 싶습니다 . 즉, 요인을 점수화하는 "정제되지 않은"방법보다 "정제 된"방법입니다. DiStefano et al. (2009; pdf )에 다음 사항을 강조했습니다. 요인 점수 계산 방법에는 정제 및 비 정제의 두 가지 주요 클래스가 있습니다. 비 …

12 factor-analysis  sem  scales 

데이터의 잠재 상태 수를 추정하기 위해 HMM (Hidden Markov Model)에 맞추려고하는 시계열 데이터 세트가 있습니다. 이 작업을 수행하는 의사 코드는 다음과 같습니다. for( i in 2 : max_number_of_states ){ ... calculate HMM with i states ... optimal_number_of_states = "model with smallest BIC" ... } 이제 일반적인 회귀 모델에서 BIC는 가장 …

12 r  aic  hidden-markov-model  bic  spss  manova  time-series  r  lme4-nlme  regression  modeling  negative-binomial  bayesian  bugs  state-space-models  hypothesis-testing  data-transformation  factor-analysis  sem 

이 질문은 여기 에서 요청 되었지만 아무도 좋은 대답을하지 못했습니다. 다시 시작하는 것이 좋습니다. 또한 의견 / 질문을 더 추가하고 싶습니다. 첫 번째 질문은 "PLS 경로 모델링"과 "PLS 회귀"의 차이점은 무엇입니까? 좀 더 일반화하기 위해 구조식 모델링 (SEM), 경로 모델링 및 회귀는 무엇입니까? SEM 초점이 응답과 예측 변수 사이의 관계에 …

12 sem  partial-least-squares  path-model 

아무도 동시 방정식 모델과 SEM (Structural Equation Model)의 차이점을 이해하도록 도와 줄 수 있습니까? 누군가 나에게 그것에 대한 몇 가지 문헌을 제공 할 수 있다면 좋을 것입니다. 또한 시계열 컨텍스트에서 SEM이 사용 된 문헌이 있습니까? 내가 얻는 문헌은 주로 단면 데이터 컨텍스트에서 SEM을 설명합니다. 감사합니다!

12 time-series  references  sem 

를 사용하여 확인 요인 분석 (CFA)을 시도하고 lavaan있습니다. 에 의해 생성 된 출력을 해석하는 데 어려움을 겪고 lavaan있습니다. 수집 된 설문 조사 데이터의 항목이 지원하는 4 가지 요소가있는 간단한 모델이 있습니다. 요인은 유효한 측정의 역할을 할 가능성이있는 것처럼 항목에 의해 측정 된 것과 일치합니다. 도움 나에 의해 생성 된 다음과 …

11 r  sem  confirmatory-factor  lavaan