第4讲 线性回归分析.pdf

LOGO第4讲线性回归分析正版课程可享受优惠升级+讲师互动+权威答疑版权所有违者必究掌握两个东西：在Amos中做线性回归理解可识别的概念数据说明：98个公司经理的测试得分.performance：24道关于计划、组织、协调等能力的测试题得分.knowledge：26道关于产品知识等的测试题得分.value：30道关于经济评价的测试题得分.Satisfaction：11道关于从管理活动中获得满足感的测试题得分查看数据：UserGuide.xlsWarren5v表.未提供原始数据只给出了协方差矩阵正版课程可享受优惠升级+讲师互动+权威答疑版权所有违者必究人大经济论坛www.pinggu.org版权所有请勿传播目标：用knowledge、value、satisfaction这三个变量来预测performance.还有些东西是这三个变量无法解释的故引入误差项：error.误差项不能有双箭头与之相连：线回归中的基本假定设定模型.外生变量：knowledge、value、satisfaction、error只发送不接收单箭头.内生变量：performance至少接收一根单箭头正版课程可享受优惠升级+讲师互动+权威答疑版权所有违者必究人大经济论坛www.pinggu.org版权所有请勿传播识别问题不能同时估计.Performance与error项的回归系数.error项的方差.回归系数的平方和error项方差的乘积是一个常数只能固定一个估计另外一个不能两个同时估计解决办法：.固定回归系数（通常采用常固定为1）.对每个error项的系数都固定为1太费事利用工具栏图标.因定error项的方差（为一个大于0的值）自由度为0的模型为恰好可识别模型或饱和模型递归和非递归.有反馈回路的模型为非递归模型.没有反馈回路的模型为递归模型正版课程可享受优惠升级+讲师互动+权威答疑版权所有违者必究人大经济论坛www.pinggu.org版权所有请勿传播考虑不可测变量的回归模型前一个例子可决系数仅为39.9%.可能由测量误差引起.对四项测试的可靠性进行评估每项测试的原题平分为两半单独进行测试.1performance、2performance1knowledge、2knowledge1value、2value1satisfaction、2satisfaction.对应的数据表为Warren9v.wk1测量模型：观测变量如何依赖于潜变量.4个.潜变量的指示变量比如：1knowledge、2knowledge即为knowledge的指示变量结构模型：刻画潜变量与潜变量之间的关系.若约束成立则估计更精确正版课程可享受优惠升级+讲师互动+权威答疑版权所有违者必究人大经济论坛www.pinggu.org版权所有请勿传播模型设定.改变绘图区的朝向：View→InterfaceProperties选择PageLayout标签Orientation.如何画图.结果参见Ex05-a.amw模型B：.假设1knowledge、2knowledge等为平行测试：1knowledge、2knowledge与knowledge的回归系数一样且挂的误差项具有相同的方差.1sat