结构方程模型【SEM】:非线性、非正态、交互作用及分类变量分析

**张老师(研究员),**长期从事R语言结构方程模型、群落生态学、保护生物学、景观生态学和生态模型方面的研究和教学工作,已发表了多篇论文,拥有丰富的科研及实践经验。

利用结构方程模型建模往往遇到很多'特殊'情况:1)变量间为非直线关系;2)变量间存在交互作用;3)数据不满足正态分布;4)变量为非正态类型的数值变量,如0,1数据(符合二项分布)和计数数据(符合泊松分布)等等;5)外生或内生变量为分类变量,如男女、高中低、不同土地类型或森林类型等。在《基于R语言结构方程模型》中我们对变量非直线关系和非正态变量及数据分析做了介绍,但大家在遇到这些情况时仍然存在很大困惑。这些情况往往需要进行特殊处理,本次课程将针对上述问题进行更深入的讲解,使大家在利用结构方程模型建模遇到上述情况时能够从容面对。

一:非线性关系及交互作用分析

1、外生变量非线性关系处理

2、内生变量非线性关系处理

3、变量间存在交互作用关系分析

二:非正态数据/变量分析

1、数据/变量非正态问题

2、非正态数据分析

3、非正态变量变量分析

三:分类变量分析

1、分类变量介绍

2、外生变量为分类变量分析

3、内生变量为分类变量分析

原文链接https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyNzczMTI4Mg==&mid=2247686676&idx=6&sn=d1ee4554f1c66390a763df58d3e0c5be&chksm=fa774529cd00cc3f4b6b55ffd19b16184914ca4b2298a37e2ad23eec787ff34c120f40c1e7fb&token=1275762367&lang=zh_CN#rd

相关推荐
wh_xia_jun12 小时前
基础分类模型及回归简介(一)
分类·数据挖掘·回归
Chef_Chen15 小时前
从0开始学习R语言--Day49--Lasso-Cox 回归
学习·回归·r语言
ClouGence21 小时前
CloudCanal + Apache Paimon + StarRocks 实时构建湖仓一体架构
后端·数据挖掘·数据分析
SickeyLee21 小时前
对比分析:给数据找个 “参照物”,让孤立数字变 “决策依据”
信息可视化·数据挖掘·数据分析
Rita的程序bug1 天前
R语言基础| 基本图形绘制(条形图、堆积图、分组图、填充条形图、均值条形图)
开发语言·信息可视化·r语言
李昊哲小课1 天前
K近邻算法的分类与回归应用场景
python·机器学习·分类·数据挖掘·回归·近邻算法·sklearn
摸鱼仙人~1 天前
现代人工智能综合分类:大模型时代的架构、模态与生态系统
人工智能·分类·数据挖掘
麻雀无能为力1 天前
CAU数据挖掘第四章 分类问题
人工智能·分类·数据挖掘·中国农业大学计算机
lucky_lyovo1 天前
卷积神经网络-卷积的分类
深度学习·分类·cnn
weixin_464078072 天前
机器学习sklearn入门:使用KNN模型分类鸢尾花和使用交叉验证进行简单调参
机器学习·分类·sklearn