结构方程模型

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李锡钦(Sik—YumLee),教授毕业于美国加州大学洛杉矶分校,获生物统计博士学位,目前为香港中文大学统计系讲座教授。曾获泛华统计协会颁发的杰出服务奖,早期曾担任香港统计协会主席,以及当选为国际统计协会会员和美国统计协会院士。担任学术期刊Psychometrika和Computational Statistics and Data Analysis的副主编。其研究兴趣包括结构方程模型、潜在变量模型、贝叶斯方法以及统计诊断。

出版者:高等教育出版社
作者:李锡钦
出品人:
页数:384
译者:
出版时间:2011-8
价格:79.00元
装帧:平装
isbn号码:9787040319682
丛书系列:应用统计学丛书
图书标签:
  • 统计学 
  • 结构方程模型 
  • 统计 
  • 贝叶斯 
  • 计算机科学 
  • 研究方法 
  • 数学 
  • Bayes 
  •  
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发展了新的模型和统计方法以更精确地分析更加复杂的数据。结构方程模型的贝叶斯方法使用先验信息,得到更准确的参数估计、潜在变量估计以及用于模型比较的统计量,并且在小样本情况下能得到更稳健的结果。 香港中文大学统计系李锡钦讲座教授的专著《结构方程模型——贝叶斯方法》概括了本学科的近期发展,并有如下特点:示范如何使用强大的统计计算工具得到贝叶斯结果;讨论用于模型比较的贝叶斯因子和偏差信息准则;涵盖多种复杂的模型;通过模拟研究以及来自工商管理学、教育学、心理学、公共卫生和社会学的实际数据说明所提出的方法;通过辅助网页提供的程序代码以及数据集示范免费软件WinBUGS的应用。 《结构方程模型——贝叶斯方法》可作为不同领域(包括统计学、生物统计学、商学、教育学、医学、心理学、公共卫生与社会学等)的教师、学生和研究人员学习统计分析、统计方法的工具书。

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Structural Equation Modelling: A Bayesian Approach

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