Thursday, 2 March 2017

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Les paramètres structurels qui relient les variables latentes avec les variables exogènes ainsi que leur matrice de covariance asymptotique sont estimés à l'aide de la version pondérée ou non pondérée du principe d'Amemiyax27s. Cette maximisation est obtenue séquentiellement pour chaque variable observée xi. I 1, BULLET BULLET. Les résultats de cette méthode ont été présentés dans leur article Arminger et Kiisters (1989) pour le cas de trois variables endogènes observées, une métrique exogène et une variable latente utilisant des routines GAUSS. La théorie d'Arminger et Kiisters (1988) n'a pas été mise en œuvre dans aucun logiciel tel que MECOSA, (Schepers et Arminger 1992). Les modèles de variables latentes sont largement utilisés dans les sciences sociales où l 'intérêt est centré sur des entités telles que les attitudes, les croyances ou les aptitudes pour lesquelles il n'existe pas d' instruments de mesure directs. La modélisation latente tente d'extraire ces entités, ici décrites comme des variables latentes (non observées), à partir de mesures sur des variables manifestes apparentées (observées). Il existe déjà une méthodologie pour l'adaptation d'un modèle de variable latente aux données manifestes soit catégorielles (analyse latente des caractères et latentes), soit continues (analyse factorielle et analyse des profils latents). Dans cette thèse, un trait latent et un modèle de classe latente sont présentés pour analyser les relations entre un ensemble de variables manifestes mixtes utilisant une ou plusieurs variables latentes. L'ensemble des variables de manifeste contient des éléments métriques (continu ou discret) et binaires. La dimension latente est continue pour le modèle de traits latents et discrète pour le modèle de classe latente. Les méthodes de notation pour attribuer des individus sur les dimensions latentes identifiées en fonction de leurs réponses aux variables manifestes mixtes sont discutées. X27 La non réponse de l'élément est également discutée dans les échelles d'attitude avec un mélange de variables binaires et métriques à l'aide du modèle de traits latents. L'estimation et les méthodes de notation pour le modèle de traits latents ont été généralisées pour les distributions conditionnelles des variables observées étant donné le vecteur de variables latentes autres que la normale et les Bernoulli dans la famille exponentielle. Pour illustrer l'utilisation du modèle naixed, quatre ensembles de données ont été analysés. Deux des ensembles de données contiennent cinq questions de mémoire, la première sur la démission de Thatcherx27 et la deuxième sur le désastre de football de Hillsborough ces cinq questions ont été incluses dans BMRBIx27s août 1993 face à face sondage omnibus. Les troisième et quatrième séries de données proviennent des enquêtes sur les attitudes sociales de 1990 et de 1991, les questions qui ont été analysées proviennent respectivement des sections sur les attitudes sexuelles et sur l'environnement. Article intégral Jan 1996 Papiers Statistiques Irini. Moustaki Afficher le résumé Masquer le résumé RESUME: Le but de cet article est la formulation d'un modèle de variable latente généralisée. Une variété de modèles mixtes de mesure et de relation structurelle pour les indicateurs métriques, classifiés métriques, classifiés ordonnée, dichotomique et à double face est liée aux variables latentes métriques par trois principes de construction. Il s'agit de la combinaison de concepts de seuil, de systèmes d'équations simultanées et de modèles hiérarchiques d'analyse factorielle. Le modèle LISREL est un cas particulier. Tout en se concentrant sur les principes de construction et les cas spéciaux importants du modèle général, certaines références aux stratégies d'estimation sont données. Une méthode d 'estimation du maximum de vraisemblance marginale et séquentielle est décrite qui peut être utilisée à la place de l' estimation du maximum de vraisemblance de l 'information complète si cette dernière méthode est inviable. On montre que la procédure séquentielle donne des estimations fortement constantes et asymptotiquement normales dans des conditions de régularité relativement générales. Il est montré que la matrice de covariance de l'estimateur ML linéaire ne coïncide pas avec l'inverse de la matrice d'information de Fisher. Par conséquent, la matrice de covariance corrigée est dérivée. L'application de la procédure séquentielle au modèle probit multivarié avec des variables endogènes dichotomiques, ordonnées, unilatérales censurées et censées à double face est incluse. Article DIC 1990 U. 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