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潜变量统计建模方法的发展演化过程及其演化规律研究

作　者: 张娟
导　师: 金玉国
学　校: 山东经济学院
专　业: 统计学
关键词: 潜变量结构方程模型建模方法
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 131次
引　用: 2次
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内容摘要

在社会科学各研究领域,常常需要处理不可直接观测的变量,即所谓潜变量。例如管理学研究中的能力、信任、自尊、动机、成功等概念。实际上,这些变量基本上是人们为了理解和研究社会而建立的假设概念,一般来说,对于它们并不存在直接测量的操作方法,传统统计方法在处理此类含潜变量问题方面存在很大局限性。本文介绍潜变量统计建模方法,作为可以有效处理、检验显变量和潜变量、潜变量之间关系的一种多元统计方法,使之在经济学、管理学、心理学、行为科学等领域广泛应用。本文介绍了潜变量统计建模技术的各个发展阶段,从因子分析的潜变量提取,典型相关分析的潜变量之间线性相关关系的分析,主成分回归分析和定性因变量分析、偏最小二乘回归分析中潜变量作为中介变量的使用,到结构方程模型潜变量之间存在的因果关系分析,对潜变量建模方法作了系统的梳理。文中还用营商环境的例子说明了潜变量的应用,最后对潜变量建模方法的发展演化规律进行了归纳,对各种方法特点进行了比较,对潜变量建模方法和应用进一步发展进行展望。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-8
第1章绪论  8-16
  1.1 研究背景及意义  8-9
  1.2 潜变量建模方法相关研究回顾  9-15
    1.2.1 潜变量建模方法回顾  9-11
    1.2.2 潜变量建模方法应用回顾  11-15
  1.3 本文的创新点及框架  15-16
第2章潜变量统计建模方法的发展演化过程  16-47
  2.1 因子分析模型和典型相关  16-24
    2.1.1 因子分析模型  16-20
    2.1.2 典型相关分析  20-24
  2.2 经典模型中的潜变量的处理方法  24-32
    2.2.1 主成分（因子）回归模型  24-28
    2.2.2 定性因变量模型  28-32
  2.3 偏最小二乘法（pls）  32-37
    2.3.1 偏最小二乘回归模型简介  33-36
    2.3.2 偏最小二乘回归分析的其他系统分析  36-37
    2.3.3 小结  37
  2.4 结构方程模型  37-47
    2.4.1 结构方程模型的由来  37-38
    2.4.2 结构方程模型的简介  38-45
    2.4.3 结构方程模型的作用和局限  45-47
第3章潜变量建模方法的应用案例  47-62
  3.1 因子分析的应用案例：地区营商环境的测度  47-53
  3.2 主因子回归分析的应用案例：不同地区营商环境的比较  53-56
  3.3 结构方程模型的应用案例：地区营商环境的影响效应分析  56-62
第4章潜变量统计建模方法的发展规律与趋势  62-67
  4.1 潜变量统计建模方法的发展规律（特点比较）  62-64
  4.2 潜变量统计建模方法的发展趋势  64-65
  4.3 需要进一步研究的问题  65-67
参考文献  67-69
攻读硕士学位期间取得的学术成果  69-70
致谢  70

潜变量统计建模方法的发展演化过程及其演化规律研究

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