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参数估计值文献资料
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非参数bootstrap方法在验证统计模型参数估计值稳定性方面的应用
考察统计模型参数估计值的稳定性,好的方法是增大样本含量后用原方法重新拟合模型,若得到的参数估计值与原参数估计值接近,则可认为原参数估计值的稳定性较好.但实际工作中由于时间、人力、物力和财力的限制,增大样本含量重新搜集资料,实施起来非常困难.
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结构方程模型下非正态数据的处理
结构方程模型(SEM)的多变量正态分布假定观察变量来源于一个多元正态(JMVN)的总体.在这种前提下,大似然法 (maximum likelihood,ML)方法给出的参数估计无偏、一致、渐近有效.如果抽样数据非正态分布,整体模型拟合的χ~2值会膨胀,个别参数值的标准误估计偏小,导致该参数估计值达到统计上的显著水平,接纳实际上没有意义的参数;TLI或CFI等拟合度指标出现低估现象~([1]).