基于确定性算法的结构方程模型及应用论文写作（PPT讲稿）

基于确定性算法的结枃方程模型及应用论文写作 主要参考书: 数据分析与 宗旨 品法都 模型算法创新,软件操作简明 论文写作导向,SCI检索可行。 2019年1月25日 2021/29

2021/2/9 1 基于确定性算法的结构方程模型及应用论文写作 主要参考书： 2019年1月25日 宗旨： 模型算法创新，软件操作简明， 论文写作导向，SCI 检索可行

基于确定性算法的结构方程模型及应用论文写作 Q(、回归常识:概念公式,参数估计,假设检验) 、结构方程模型:图示,概念,公式 录 DASc操作:创建一个自己的结构方程模型 (四、确定性算法: LISREL PLS,约束最小二乘解 教学特点:看图说话 软件特点:菜单傻瓜(五、多层多对象模型:郾示,算法,DASc实现 ●六、构思完成论文:使用DASc创建-个SEM 2021/29 2

目 录 五、多层多对象模型：图示，算法，DASC实现 四、确定性算法：LISREL,PLS, 约束最小二乘解 三、DASC操作：创建一个自己的结构方程模型 二、结构方程模型：图示，概念，公式 一、回归常识：概念公式，参数估计，假设检验 六、构思完成论文：使用DASC创建一个SEM 2021/2/9 2 基于确定性算法的结构方程模型及应用论文写作 教学特点：看图说话 软件特点：菜单傻瓜

回归常识 参考文献1 1、一元线性回归(模型) 1、两个向量(两列数)成比例 VyI y x X 2、有一点误差 01 0.01 399|≈2 399=2×2|+-0.01 a 6.02 6.02 3)(0.02 3、一元线性回归模型(加一个常数项) Y=a+bX+E,E~N(0,a2),Y,X已知,a,b,o2未知 2021/29 3

参考文献1 2021/2/9 3 一、回归常识 1、一元线性回归（模型）           =            3 2 1 2 6 4 2           =            n n x x a y y   1 1 aX x x a y y Y n n =           =            =   1 1                       3 2 1 2 6.02 3.99 2.01           + −           =            0.02 0.01 0.01 3 2 1 2 6.02 3.99 2.01           +           =            n n n x x a y y      1 1 1 Y = a+ bX +  ~ (0, ) 2  N  Y, X 2 a, b, 1、两个向量（两列数）成比例 ， ， 2、有一点误差 ， 3、一元线性回归模型(加一个常数项) ， ， ， 已知， 未知

回归鼎识 参考文献1 元能性回归(糗型) 模型 Y=B0+B1X+EE~N(0,2) 最小二乘∑-0-B1X)2→mm i=1 Hint/Result Simples FitData FitFigl. FitFig2. [MultiLines] ScatterFig Fit/Error MoreFig/Voice/Theory 14 散点图 4.4814.1623.8433.5243.252.8862.5672.2481.9291.6101.28110.96 2021/29 4

参考文献1 2021/2/9 4 一、回归常识 1、一元线性回归（模型） Y =  +  X +  0 1  = − − → n i Yi Xi 1 2 (  0 1 ) min 模型 最小二乘 ~ (0, ) 2 Y =  +  X +   N  0 1  = − − → n i Yi Xi 1 2 (  0 1 ) min ~ (0, ) 2  N 

回归常识 参考文献1 、一元线性回归(參数估计) S(0,B)=∑(H1-0-B1X1)2 b=20--AX)=0 x1(Y1-B0-B1X)=0 061 2∑ XY Bo=r-FIX XX ∑(x1-x)Sx=∑(X-XXY-Y) 2021/29

参考文献1 2021/2/9 5  ˆ 0 = Y −  ˆ 1 X XX XY S S  ˆ 1 = 一、回归常识 1、一元线性回归（参数估计） ( ) = = − n i S XX Xi X 1 2 = = − − n i S XY Xi X Yi Y 1 ( )( )  = = − − n i S Yi Xi 1 2 0 1 0 1 ( , ) (   )        = − − − =   = − − − =     = = n i i i i n i i i X Y X S Y X S 1 0 1 1 1 0 1 0 2 ( ) 0 2 ( ) 0      

回归常识 参考文献2 2、 多元线性回归(型) 多元线性回归模型y=+BX1+B2X2+…+nXm+EE~N02) H1=风+B1X1+B2X12+…+BmX1m+61 12=B0+B1X21+B2X22+…+BmX2m+E2 Y=XB+8 n=Bo+ BXn+B2xn+.+BmXnm+En Bo X X Pu B nm 2021/29

参考文献2 2021/2/9 6 一、回归常识 2、多元线性回归（模型） 多元线性回归模型 Y =  +  X +  X ++ m Xm + 0 1 1 2 2 ~ (0, ) 2  N         = + + + + + = + + + + + = + + + + + n n n m n m n m m m m Y X X X Y X X X Y X X X                    0 1 1 2 2 2 0 1 2 1 2 2 2 2 2 1 0 1 1 1 2 1 2 1 1 Y = X +                =               = n n m m m n X X X X X X X Y Y Y Y         1 2 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 ,               =               = m n           2 1 1 0

回归常识 参考文献2 2、多元线性回归 B=(XXXY (r-XB)(Y n-m-1 定理2.2.1( Gauss markov)线性回归模型 Y=XB+E, E(a= 0. Var(a=o In 中回归系数的最小二乘解 B=(XXXl 是β的唯一最小方差线性无偏估计皇 2021/29 7

参考文献2 2021/2/9 7 一、回归常识 2、多元线性回归 = XX XY −1 ( )  ˆ ) ˆ ) ( ˆ ( 1 1 1 1 ˆ 2  Y X Y X n m S n m E S −  − − − = − − =

二、结构方程模型 参考文献3 模型草图(中国顾客满意度模型的原始表达) 基本模型:1个自变量,5个因变量,11个关系 结构方程组 感知 质量 一级指标 潜变量 预期 感知 顾客 顾客 路径系数 质量 价值 满意度 忠诚 品牌 形象 2021/29 8

参考文献3 2021/2/9 8 二、结构方程模型 1、模型草图（中国顾客满意度模型的原始表达） 结构方程组 路径系数 潜变量 一级指标

结构方程模型 参考文献4 1、模型草图(型其它一些原始表达) 结构方程组 一级指标 F1 潜变量 W3 ( F2X w6 路径系数 COVe 观测方程组 F3 观测变量 汇总系数 2021/29 9

参考文献4 2021/2/9 9 二、结构方程模型 1、模型草图（模型其它一些原始表达） 结构方程组 路径系数 潜变量 一级指标 观测方程组 汇总系数 观测变量

二、结构方程模型 参考文献5 1、模型草图(模型其它一些原始表达) 结构方程组 一级指标 潜变量 XaI 路径系数 观测方程组 61 观测变量 汇总系数 57-区x65 2021/29 KT HAU SEM p. 40 10

参考文献5 2021/2/9 10 二、结构方程模型 1、模型草图（模型其它一些原始表达） 结构方程组 路径系数 潜变量 一级指标 观测方程组 汇总系数 观测变量