A new method for estimating structural equation models (SEM) is proposed and evaluated. In contrast to most other methods, it is based directly on the data, not on the covariance matrix of the data. The new approach is flexible enough to handle non-linear and non-smooth models and allows to model various constraints. Principle strengths and weaknesses of this approach are discussed and simulation studies are performed to reveal problems and potentials of this approach.


翻译:与大多数其他方法不同的是,它直接以数据为基础,而不是以数据的共变量矩阵为基础,新的方法足够灵活,足以处理非线性和非线性模型,并能够模拟各种制约因素,讨论这一方法的原则优缺点,进行模拟研究,揭示这一方法的问题和潜力。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
127+阅读 · 2020年11月20日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
5+阅读 · 2017年12月14日
VIP会员
最新内容
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:48
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
7+阅读 · 今天8:46
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
9+阅读 · 今天5:37
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
7+阅读 · 今天5:35
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
3+阅读 · 今天5:24
相关VIP内容
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
127+阅读 · 2020年11月20日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员