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第1章 绪论 1

1.1 估计方程推断方法概述 1

1.2 结构方程模型概述 5

1.3 缺失数据 6

1.4 Bayes经验似然方法 8

第2章 带有不可忽略缺失数据的估计方程的Bayes局部影响分析 11

2.1 引言 11

2.2 带有MNAR数据的Bayes经验似然 12

2.3 Bayes局部影响分析 16

2.3.1 Bayes扰动模型及流形 16

2.3.2 局部影响测度 18

2.3.3 Bayes局部影响分析的步骤 20

2.4 拟合优度统计量 21

2.5 数值分析 23

2.5.1 模拟研究 23

2.5.2 实例分析 36

2.6 定理证明 42

2.7 本章小结 50

第3章 基于估计方程及经验似然的Bayes变量选择 51

3.1 引言 51

3.2 估计方程下的Bayes变量选择 52

3.2.1 Bayes经验似然 52

3.2.2 Bayes变量选择 53

3.2.3 后验概率相合性 54

3.3 数值分析 56

3.3.1 模拟研究 56

3.3.2 实例分析 58

3.4 定理证明 60

3.5 本章小结 63

第4章 结构方程模型中的潜在变量选择 64

4.1 引言 64

4.2 潜在变量选择 65

4.2.1 模型介绍 65

4.2.2 方法 67

4.2.3 渐近性质 68

4.3 计算过程 70

4.3.1 极大惩罚对数似然函数的ECM算法 70

4.3.2 标准误差估计 73

4.3.3 调节参数的选择 75

4.4 模拟研究 75

4.4.1 实验1 76

4.4.2 实验2 82

4.5 实例分析 85

4.6 定理证明 87

4.7 本章小结 91

第5章 基于估计方程的分位数结构方程模型下的Bayes经验似然推断 92

5.1 引言 92

5.2 模型 94

5.3 Bayes经验似然估计 96

5.4 数值分析 99

5.4.1 模拟研究 99

5.4.2 实例分析 103

5.5 本章小结 106

参考文献 108