带有缺失数据和随机系数的非线性再生散度结构方程模型的贝叶斯推断.pdf

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5、文用于查阅或借阅服务：学校有权向有关机构送交学位论文用于学术规范审查、化会监督或评奖；学校有权将学位论文的全部或部分内容录入有关数据库用于检索服务。（内部或保密的论文在解密后应遵循此规定）导师签名、７研究生签名：义；日期：／＇／吁摘要带有缺失数据和随机系数的非线性巧生散度结构方程模型是非线性再生、散度结构方程模型的自然推广，在斤为学社会学、生物医学、教育学、公共卫生学、经济学等众多领域的研究中，人们常常遇见如健康状况、个性、忧虑、智力、研究能力、顾客满意度、工作态度等不可观测变量，这类变量常被称为潜变

6、量（ｌａｔｅｎｔｖａｒｉａｂｌｅ）．结构方程模型是目前国内外分析研巧显变量（ｍａｎｉｆｅｓｔｖａｒｉａｂｌｅ工具己被广泛应用于多个研究领规卿潜变量之间内在联系的重要，本论文针对带有缺失数据和随机系数的非线性再生散度结构方程模型，研ａｅ一究了它的Ｂｙｓ估计、Ｂａｙｅｓ数据删除影响分析及Ｂａｙｅｓ局部影响分析等系列问题：．现将主要研究内容概述如下一１．在研巧结构方程模型的文献中特定的指数分，通常假定因子服从某布族（如正态分布），或假定结构方程模型的结构系数是固定参数，但在实际应用一一类更广泛的分布族中，因子不定都服从

7、指数分布族而是服从至服从非参，甚数分布族．，且结构方程系数同时是随机系数等因此，在本文中我们考虑显变量服一从类更广泛的分布族－再生散度分布族且带有不可忽略缺失数据机制是，因子带有时间效应的纵向数据且结构系数是随机化的系数进行联合建模．我们使用ｅｔｒｏｏ－Ｈａ结合Ｇｉｂｂｓ抽样和Ｍｌｉｓｓｔｉｎｓ算法的混合算法从后验分布中进行抽样ｐｇ，从而得到模型的未知参数、随机系数的联合Ｂａｙｅｓ估计；在此基础上，通过构造路径抽样计算Ｂａｙｅｓ因子，并基于Ｂａｙｅｓ因子进行了模型选择．２．本文在Ｚｈｕｅｔａｌ．（２０１２），

8、Ｔａｎｇｅｔａｌ．（２０１３）等人的基础上，针对所研究的模一ｅ一型建立起套基于Ｂａｙｓ数据刪除影响诊断方法来评价模型对于删除个数据－．结合Ｇｉｂｂｓ抽样