Suppr超能文献

使用詹姆斯-斯坦类型收缩估计器估计结构方程模型。

Estimating Structural Equation Models Using James-Stein Type Shrinkage Estimators.

机构信息

Department of Data Analysis, GHENT UNIVERSITY, Henri Dunantlaan 1, Ghent, Belgium.

出版信息

Psychometrika. 2021 Mar;86(1):96-130. doi: 10.1007/s11336-021-09749-2. Epub 2021 Mar 18.

Abstract

We propose a two-step procedure to estimate structural equation models (SEMs). In a first step, the latent variable is replaced by its conditional expectation given the observed data. This conditional expectation is estimated using a James-Stein type shrinkage estimator. The second step consists of regressing the dependent variables on this shrinkage estimator. In addition to linear SEMs, we also derive shrinkage estimators to estimate polynomials. We empirically demonstrate the feasibility of the proposed method via simulation and contrast the proposed estimator with ML and MIIV estimators under a limited number of simulation scenarios. We illustrate the method on a case study.

摘要

我们提出了一种两步法来估计结构方程模型(SEMs)。在第一步中,将潜在变量替换为其在观测数据下的条件期望。这个条件期望是用 James-Stein 类型的收缩估计器来估计的。第二步是将因变量回归到这个收缩估计器上。除了线性 SEMs,我们还推导出了用于估计多项式的收缩估计器。我们通过模拟来实证验证了所提出方法的可行性,并在有限数量的模拟场景下将所提出的估计器与 ML 和 MIIV 估计器进行了对比。我们在一个案例研究中展示了该方法。

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