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使用AMOS图形建立和检测模型

提问人:刘团圆发布时间:2020-10-10
SEM——多重回归关系的说明

本质上,SEM 是带一个因变量(Y)的多重线性回归模型在多变量上的扩展:

y = i + Xb + e 

这里 y 是因变量上包含观测得分的向量, i 是表示y-截距的单位向量, X 是连续分布或分类(编码)自变量的矩阵, B 是回归权重向量, e 表示残差向量或误差或不能由模型解释的剩余得分。

SEM 由一系列多重回归方程组成 – 所有方程被同时拟合。事实上,使用SEM软件能够产生回归分析。

典型的多重回归分析产生几个统计量,包括整体模型的拟合检验和独立参数估计的检验。此外,分析输出非标准回归系数,这些系数的标准误,和标准化回归系数,另外,回归方程的多重相关系数的平方,或R2表示多重回归方程中自变量解释因变量的方差比例。 正如不久所见,AMOS 产生相同的统计量,虽然是由多个方程而不是一个方程产生的,就像在普通最小二乘回归的情况一样。

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