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广义潜变量模型——多层次、纵贯性以及结构方程模型

2011-02-17

目录

1部分 方法论

 1 潜变量无所不在

  1.1 介绍

  1.2 带有测量误差的“真实”变量

  1.3 假设构念

  1.4 未观测到的异质性(Unobservedheterogeneity)

  1.5 缺失值与反事实

  1.6 潜响应

  1.7 产生灵活分布

  1.8 组合不同来源的个体单元信息

  1.9 总结

 2 对不同响应过程建模

  2.1 介绍

  2.2 广义线性模型

  2.3 广义线性模型的扩展

  2.4 潜响应方程(Latentresponseformulation)

  2.5 存续或生存的建模

  2.6 总结与进一步阅读

 3 经典潜变量模型

  3.1 介绍

  3.2 多层次回归模型

  3.3 因子模型和题器响应模型

  3.4 潜类模型

  3.5 带有潜变量的结构方程模型

  3.6 纵贯性模型

  3.7 总结与进一步阅读

 4 一般模型框架

  4.1 介绍

  4.2 响应模型

  4.3 潜变量的结构模型

  4.4 干扰项分布

  4.5 参数约束和基本参数

  4.6 潜变量和线性估计量的简化式

  4.7 潜变量的矩结构

  4.8 观测响应和潜响应的边缘矩结构

  4.9 简化式分布和似然

  4.10 简化式参数

  4.11 总结与进一步阅读

 5 辨识与等价

  5.1 介绍

  5.2 辨识

  5.3 等价

  5.4 总结与进一步阅读

 6 估计

  6.1 引言

  6.2 最大似然:封闭形式的边缘似然性

  6.3 最大似然:近似边缘似然

  6.4 似然最大化

  6.5 非参数最大似然估计

  6.6 受约束/残差最大似然(REML)

  6.7 有限信息方法

  6.8 最大伪似然估计

  6.9 广义估计方程(GEE)

  6.10 固定效应方法

  6.11 贝叶斯方法

  6.12 总结

 7 潜变量赋值

  7.1 介绍

  7.2 后验分布

  7.3 经验贝叶斯(EB)

  7.4 经验贝叶斯众数(EmpiricalBayesmodalEBM)

  7.5 最大似然法

  7.6 在“线性案例”中几种记分法的关系

  7.7 专门的计分方法

  7.8 潜变量计分和分类的使用

  7.9 总结与进一步阅读

 8 模型设定与推论

  8.1 介绍

  8.2 统计建模

  8.3 推论(基于似然)

  8.4 模型选择:相对拟合标准

  8.5 模型充分性:全局绝对拟合标准

  8.6 模型诊断:局部绝对拟合标准

  8.7 总结与进一步阅读

2部分 应用研究

 9 二项响应

  9.1 介绍

  9.2 儿童呼吸道感染研究:随机截距模型

  9.3 心肌梗塞诊断:潜类模型

  9.4 数学推理:题器响应模型

  9.5 尼古丁咀嚼胶与戒烟:元分析

  9.6 妻子的就业转换:马尔可夫模型及未观测到的异质性

  9.7 白靴兔计数:捕获一再捕获模型及异质性

  9.8 对堕胎的态度:多层次题器响应模型

  9.9 总结与进一步阅读

 10 定序响应

  10.1 介绍

  l0.2 性教育群组随机试验:潜增长曲线模型

  l0.3 政治效能:因子维度及题器偏误

  l0.4 生活满意度:定序有衡正态概率因子模型(Ordinalscaledprobitfactormodel)

  10.5 总结与进一步阅读

 1 事件数

  11.1 介绍

  11.2 儿童牙病防治:过度离散模型

  11.3 癫痫症治疗:随机系数模型

  11.4 苏格兰唇癌:疾病制图

  11.5 总结与进一步阅读

 1 存续与生存响应

  12.1 介绍

  12.2 多重事件群集存续数据的建模

  12.3 吸烟的肇端:离散时间脆弱模型

  12.4 锻炼和心绞痛:成比例风险随机效应和因子模型

术语对照表

人名对照表

参考文献