久しぶりに、「統計モデル」
今日は、「潜在曲線モデル」をメモメモ!
潜在曲線モデル
・同じ対象に複数回の測定
例:子供の身長の時系列データ
けいじてきに反復測定
・変数の変化の様相を分析
・平均構造のある共分散
考え方
・個体は個人、変数は時間
・個体差をどう記述するか
・サンプルが数百になると・・・
・説明変数で変化の違いを説明
分析
・一次のモデル
Xt=β0+(t-1)β1+et
・説明変数のあるモデル
データ例
モデル作成
推定結果
・二次曲線モデル
普通の因子分析との違い
・因子負荷量を固定させる
→β0を切片、β1を切片という意味を持たせられる
・1時点目の誤差を0とすることは、よくある
→自由度を上げられる
・個体の時点がそろっていない場合
→これではない
今日は、「潜在曲線モデル」をメモメモ!
潜在曲線モデル
・同じ対象に複数回の測定
例:子供の身長の時系列データ
けいじてきに反復測定
・変数の変化の様相を分析
・平均構造のある共分散
考え方
・個体は個人、変数は時間
・個体差をどう記述するか
・サンプルが数百になると・・・
・説明変数で変化の違いを説明
分析
・一次のモデル
Xt=β0+(t-1)β1+et
・説明変数のあるモデル
データ例
モデル作成
推定結果
・二次曲線モデル
普通の因子分析との違い
・因子負荷量を固定させる
→β0を切片、β1を切片という意味を持たせられる
・1時点目の誤差を0とすることは、よくある
→自由度を上げられる
・個体の時点がそろっていない場合
→これではない