Chapter3中文 回归和路径分析视图示例.docx
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2020-03-12
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示例：回归和路径分析
第三章
示例：回归和路径分析
具有单变量或多变量依赖变量的回归分析是模拟观测变量之间关系
的标准过程。 路径分析允许同时建模多个相关的回归关系。 在路径
分析中，变量可以是一个关系中的因变量，也可以是另一个关系中
的独立变量。 这些变量被重新修改为中介变量。 对于这两种类型的
分析，观察到的因变量可以是连续的、经过审查的、二进制的、有
序的分类（序号）、计数或这些变量类型的组合。 此外，对于回归
分析和路径非中介变量的解解，观测到的因变量可以是无序分类
（标称）。
对于连续因变量，使用线性回归模型。 对于经过审查的因变量，审
查正常回归模型由我们进行，无论在审查点是否存在通货膨胀。 对
于二进制和有序的分类依赖变量，使用概率或逻辑回归模型。 有序
分类依赖变量的逻辑回归使用比例赔率指示。 对于无序的分类依赖
变量，使用多元逻辑回归模型。 对于计数相关变量，使用泊森回归
模型，在零点有或没有通货膨胀。 提供最大可能性和加权最小平方
估计器。
所有回归和路径分析模型都可以使用以下特殊功能进行估计：
• 单组或多个组分析
• 缺少数据
• 复杂的调查数据
• 随机斜坡
• 线性和非线性仪表约束
• 间接影响，包括特定路径
• 所有结果类型的最大可能性估计
• 引导标准错误和置信区间
• 参数相等性瓦尔德奇方试验
对于具有加权最小平方估计、二进制和有序分类（序）结果的连续、
审查，使用单个数据的 VARIABLE 命令的"GROUP"选项或用于汇
总数据的 DATA 命令的 NGROUP 选项指定多个组分析。 对于具有
最大可能性估计、无序分类（标称）和计数结果的审查，使用
VARIABLE 命令的"知道" 选项与分析命令的 TYPE_MIXT URE 选项
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