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文档简介
.1,SEM的参数估计,距离函数,微分,算法,特性,2,SEM参数估计的原则,距离函数,参数估计的算法,参数估计的特性,本课程内容,3,SEM模型参数估计的原则,参数估计但是,假设不能测试给定的更多约束无法完全拟合数据应用于自变量的约束误差自由参数的估计值必须最小化模型假设中的协方差矩阵和示例协方差阵列的距离自由参数必须在给定假设条件下估计,4,SEM的距离函数(discrepancyfunction),5,常用距离函数,一般最小二乘最大似然估计的推广11,steel pest descent算法或初始点x(0)-Rr,k=0,x*=x(k),是,否,pk=-g() f (x (k)计算,14,自变量估计算法-quasi-Newton,Newton方法的快速收敛速度要求计算heissin矩阵及其逆矩阵的最快缩减方法简单收敛速度慢的目标:寻找新算法,尽可能保持Newton方法的快速收敛速度Hessian Gk 1=Gk Ek必须满足伪牛顿特性。GK 1 GK= xk,16,自变量估计算法-quasi-Newton(续),DFP算法中如何构造GK,17,执行直线搜索以生成k,quasi-Newton算法或G0=X(0)=x(k 1)计算f(x(0)和g0=g(x(0)、是、否、PK=-GK 1gk 1k=k 1 2=Asian-American)变量2-1
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