结构方程中的缺失数据处理讨论(ppt 45页)
所属分类：数据仓
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资料简介：
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结构方程中的缺失数据处理讨论目录：
第一部分：软件操作
第二部分：理论背景与方法比较
结构方程中的缺失数据处理讨论内容提要：
标记好缺失数据后，就可以在图形界面作EM估计(StatisticsMultiple Imputation在弹出的窗口按缺省设置点run拷贝编辑 .out 文件输出的协方差矩阵，作为.ls8文件的输入数据
MI实际上是Multiple Imputation的缩写。但LISREL8.7.2并不提供完整的MI功能。EM是三个方法中最容易实现的方法，所以FIML和MI都缺省地利用EM方法来提供迭代的初值。
与EM、MI方法不同，FIML缺失数据方法只针对SEM。
假如所有的观测缺失的变量都相同，等同于缺失的变量从模型里去掉。
按缺失的模式把所有的观测分组，每组内的数据缺失的变量都相同。分组建模，再限制各组的参数相等，就是FIML方法。
FIML方法的具体实现变化很多，不同的软件有所差别。
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