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第1章 引言 1

1.1 标准的结构方程模型 1

1.2 协方差结构分析 2

1.3 为何需要一本新书？ 3

1.4 本书的目的 4

1.5 数据集和记号 5

附录1.1 6

参考文献 9

第2章 基本结构方程模型 13

2.1 引言 13

2.2 探索性因子分析 15

2.3 验证性因子分析模型与高阶因子分析模型 17

2.4 LISREL模型 20

2.5 Bentler-Weeks模型 23

2.6 讨论 24

参考文献 25

第3章 协方差结构分析 27

3.1 引言 27

3.2 定义、记号以及初步结果 28

3.3 协方差结构的广义最小二乘分析 31

3.4 协方差结构的极大似然分析 35

3.5 渐近分布自由方法 37

3.6 迭代过程 39

附录3.1 矩阵微分 45

附录3.2 概率论中的若干基础结果 48

附录3.3 若干结果的证明 49

参考文献 54

第4章 结构方程模型的贝叶斯估计 57

4.1 引言 57

4.2 结构方程模型贝叶斯分析的基本原理和概念 59

4.3 验证性因子分析模型的贝叶斯估计 69

4.4 标准结构方程模型的贝叶斯估计 81

4.5 通过WinBUGS进行贝叶斯估计 83

附录4.1 Metropolis-Hastings算法 90

附录4.2 EPSR值 90

附录4.3 条件分布的推导 91

参考文献 92

第5章 模型比较和模型检验 97

5.1 引言 97

5.2 贝叶斯因子 99

5.3 路径抽样 101

5.4 应用：含协变量的结构方程模型的贝叶斯分析 104

5.5 其他方法 111

5.6 讨论 113

附录5.1 （5.10）式的另一个证明 115

附录5.2 从［θ,Ω｜Y,t］中抽样所需的条件分布 115

附录5.3 用于模型评价的后验预测p值 118

参考文献 119

第6章 含连续和有序分类变量的结构方程模型 123

6.1 引言 123

6.2 基本模型 125

6.3 贝叶斯估计和拟合优度检验 127

6.4 贝叶斯模型比较 137

6.5 应用1：探索性因子分析因子数目的贝叶斯选择 139

6.6 应用2：生活质量数据集的贝叶斯分析 144

参考文献 152

第7章 含二分有序变量的结构方程模型 155

7.1 引言 155

7.2 贝叶斯分析 156

7.3 多元Probit验证性因子分析模型分析 164

7.4 讨论 168

附录7.1 与可观测变量相关的问题 169

参考文献 169

第8章 非线性结构方程模型 171

8.1 引言 171

8.2 非线性结构方程模型的贝叶斯分析 173

8.3 含混合连续和有序分类变量的非线性结构方程模型的贝叶斯分析 189

8.4 含非线性协变量和潜在变量的结构方程模型的贝叶斯分析 193

8.5 贝叶斯模型比较 204

参考文献 209

第9章 两水平非线性结构方程模型 213

9.1 引言 213

9.2 含混合类型变量的两水平非线性结构方程模型 214

9.3 贝叶斯估计 217

9.4 拟合优度和模型比较 224

9.5 应用实例：菲律宾性工作者研究 226

9.6 含跨水平效应的两水平非线性结构方程模型 233

9.7 两水平非线性结构方程的WinBUGS分析 241

附录9.1 条件分布：两水平非线性结构方程模型 244

附录9.2 MH算法：两水平非线性结构方程模型 247

附录9.3 含混合连续和有序分类变量的两水平非线性结构方程模型后验预测p值的计算 249

附录9.4 与可观测变量相关的问题 249

附录9.5 条件分布：含跨水平效应的结构方程模型 250

附录9.6 MH算法：含跨水平效应的结构方程模型 252

参考文献 253

第10章 结构方程模型的多组分析 257

10.1 引言 257

10.2 多组非线性结构方程模型 258

10.3 多组非线性结构方程模型的贝叶斯分析 260

10.4 数值方法实例 264

参考文献 277

第11章 有限混合结构方程模型 279

11.1 引言 279

11.2 有限混合结构方程模型 281

11.3 贝叶斯估计和分类 282

11.4 例子和模拟研究 288

11.5 混合结构方程模型的贝叶斯模型比较 301

附录11.1 排列抽样 307

附录11.2 寻找识别约束 307

参考文献 308

第12章 含缺失数据的结构方程模型 311

12.1 引言 311

12.2 含随机缺失数据的结构方程模型的一般性框架 312

12.3 含连续和有序分类变量以及缺失数据的非线性结构方程模型 315

12.4 含缺失数据的混合结构方程模型 324

12.5 含不可忽略缺失数据的非线性结构方程模型 329

12.6 通过WinBUGS分析含缺失数据的结构方程模型 339

附录12.1 MH算法的实现 342

参考文献 342

第13章 含指数分布族的结构方程模型 345

13.1 引言 345

13.2 含指数分布族的结构方程模型 346

13.3 贝叶斯方法 349

13.4 模拟研究 353

13.5 实例：病人遵从性研究 355

13.6 利用WinBUGS对模拟数据进行贝叶斯分析 360

13.7 讨论 365

附录13.1 MH算法的实现 367

附录13.2 368

参考文献 369

第14章 总结 371

参考文献 374

索引 377