স্ট্রাকচারাল সমীকরণ মডেলিংয়ে কোন গ্রাফিকাল কৌশল ব্যবহার করা হয়?

Question

কাঠামোগত সমীকরণ মডেলিংয়ের ক্ষেত্রে যদি গ্রাফিক্যাল প্রযুক্তিগুলি বিশেষত বা আরও বেশি কার্যকর হয় তবে আমি আগ্রহী I'm আমার ধারণা, এটি কোভেরিয়েন্স বিশ্লেষণের জন্য অনুসন্ধানের সরঞ্জামগুলির জন্য বা এসইএম মডেল মূল্যায়নের জন্য গ্রাফিকাল ডায়াগনস্টিকের বিভাগে পড়তে পারে। (আমি এখানে সত্যিই পাথ / গ্রাফ ডায়াগ্রামের কথা ভাবছি না))

Comments

"SEM" শব্দটি অস্পষ্ট। উদাহরণস্বরূপ, বিজ্ঞাপন ক্লিকের ডেটা অধ্যয়নের জন্য বা বিজ্ঞাপনের কার্যকারিতা মূল্যায়নের জন্য পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ কৌশলগুলির সন্ধানকারী কেউ এর অর্থ এটি "অনুসন্ধান ইঞ্জিন বিপণন" এর অর্থও হতে পারে। শিরোনামটিকে আরও ভার্বোস বানানোর কথা বিবেচনা করুন।

— পল

Answer 1

আমি লওরা ট্রিনচিরার সাথে দেখা করি যিনি পিএলএস-পাথ মডেলিং, প্লাস্পেমের জন্য একটি দুর্দান্ত আর প্যাকেজ অবদান রেখেছিলেন । এতে বিভিন্ন ধরণের 2- এবং কে-ব্লক ডেটা স্ট্রাকচারের জন্য কয়েকটি গ্রাফিকাল আউটপুট অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

আমি সবেমাত্র প্লটএসইএমএম আর প্যাকেজটি আবিষ্কার করেছি । এটি আপনার দ্বিতীয় পয়েন্টের সাথে আরও সম্পর্কিত, এবং দ্বিঘাতীয় সম্পর্কের গ্রাফিকিংয়ের মধ্যে সীমাবদ্ধ।

SEM- এর জন্য ডায়াগনস্টিক প্লটের বিষয়ে সাম্প্রতিক উল্লেখ হিসাবে, এখানে দুটি কাগজপত্র আকর্ষণীয় হতে পারে (দ্বিতীয়টির জন্য, আমি সম্প্রতি সবেমাত্র অ্যাবস্ট্রাক্টটি ব্রাউজ করেছি তবে একটি অবরুদ্ধ সংস্করণ খুঁজে পাইনি):

1. সানচেজ বিএন, হাউসম্যান ইএ, এবং রায়ান এলএম। স্ট্রাকচারাল সমীকরণ মডেলগুলির জন্য অবশিষ্ট-ভিত্তিক ডায়াগনস্টিকস । বায়োমেট্রিকস (২০০৯) 65, 104–115
2. মডেলকে ইউয়ান কেএইচ এবং হায়াসি কে। ফিটিংয়ের ডেটা: স্ট্রাকচারাল সমীকরণ মডেলিং নির্ণয় দুটি স্কেটার প্লট ব্যবহার করে , সাইকোলজিকাল মেথডস (২০১০)
3. পোরজিও জিসি এবং ভিটাল এমপি। ডায়াগনস্টিক প্লটের মাধ্যমে স্ট্রাকচারাল সমীকরণ মডেলগুলিতে ইন্টারঅ্যাকশন আবিষ্কার করা । আইএসআই 58 তম ওয়ার্ল্ড কংগ্রেস (2011)।

Comments

@ সিএল: ধন্যবাদ! আমার মনে আছে সেমনেট তালিকায় plspm ঘোষিত হচ্ছে - কোনও কারণে পিএলএস আটলান্টিকের এই পক্ষে এতটা বড় নয়, কেন তা নিশ্চিত নয়। প্লটএসএমএম সত্যিই আকর্ষণীয় দেখায়, এটির সাথে খেলার জন্য অপেক্ষা করতে পারে না।

— Ars

@ সিএইচএল: বিটিডব্লু, আমি এখানে যুক্ত করে বলতে চাইছিলাম যে এটি পিএলএসের জন্য লজ্জাজনক নয়, কারণ এখানে চারপাশে প্রচুর উত্তেজনাপূর্ণ জিনিসগুলি ঘটছে বলে মনে হচ্ছে, বিশেষত সরঞ্জামগুলি বিকাশকৃত (যেমন প্লাস্পেমের পাশাপাশি স্মার্টপিএল)। আমি কিছুক্ষণ আগে ওয়াল্ডের কিছু কাজ পড়েছি এবং তার কিছু ধারণা কেবল উপলব্ধি হয়েছে (যেমন "আপনার ডেটার সাথে কথোপকথন করা")। এটিকে আরও অনুসন্ধানের জন্য আমার কিছুটা সময় রাখা উচিত।

— আর্স

@ars আপনি কি সুপারিশের পাঠকের একটি তালিকা চান? আমি আর্থার টেনেনহাউসের সাথেও কাজ করেছি যিনি তার বাবার (হ্যাঁ, মিশেল টেনেনহাউস) সাইকোমেট্রিকায় একটি দুর্দান্ত কাগজ জমা দিয়েছিলেন: তারা খুব ঝরঝরে ধন্যবাদ জানিয়ে সমস্ত দুটি ব্লক পদ্ধতি (পিসিএ, সিসিএ, পিএলএস, আন্তঃ-ব্যাটারি ইত্যাদি) একত্রিত করছে thanks আরগম্যাক্স সীমাবদ্ধতার পুনর্লিখন। আমি জিনোমিক্সে নিজেকে দণ্ডিত পিএলএস / সিসিএ (এল 1 / এল 2) দিয়ে খেলছি, তবে আমার বোধ হয় এটি আমার বায়োমেডিকাল ডেটাতে আরও আকর্ষণীয় করে তুলবে।

— chl

@ ইয়ারস তাই, আমি ফাদার অ্যান্ড সোনের কাছ থেকে নিম্নলিখিত কাগজপত্রগুলি প্রস্তাব করতে চাই: j.mp/dvEDgb , j.mp/csD1Yf , j.mp/dkEHq5 ।

— chl

Answer 2

এটি একটি খুব আকর্ষণীয় প্রশ্ন। মনে করুন যে আমাদের কাছে ২ টি মাত্রিক কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স রয়েছে (SEM এর জন্য অত্যন্ত অবাস্তব উদাহরণ তবে দয়া করে আমার সাথে সহ্য করুন)। তারপরে আপনি মডেল ফিটের অনুভূতি পেতে আনুমানিক কোভরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের জন্য পর্যবেক্ষিত কোভরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের জন্য আইসো-সারসংকলন করতে পারেন।

তবে, বাস্তবে আপনি একটি উচ্চ-মাত্রিক covariance ম্যাট্রিক্স হবে। এ জাতীয় পরিস্থিতিতে আপনি সম্ভবত একবারে 2 টি ভেরিয়েবল গ্রহণ করে বেশ কয়েকটি 2 টি মাত্রিক প্লট করতে পারেন। আদর্শ সমাধান নয় তবে সম্ভবত কিছুটা সাহায্য করতে পারে।

সম্পাদন করা

কিছুটা উন্নত পদ্ধতি হল পর্যবেক্ষিত কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের উপর প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (পিসিএ) করা। পর্যবেক্ষিত কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের পিসিএ বিশ্লেষণ থেকে প্রজেকশন ম্যাট্রিক্স সংরক্ষণ করুন। আনুমানিক কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স রূপান্তর করতে এই প্রজেকশন ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করুন।

এরপরে আমরা আবর্তিত পর্যবেক্ষিত কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের দু'টি সর্বোচ্চ বৈকল্পিকের জন্য আনুমানিক কোভরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের জন্য আইসো-কনট্যুর প্লট করি। আমরা কতগুলি প্লট করতে চাই তার উপর নির্ভর করে আমরা দ্বিতীয় এবং তৃতীয় সর্বোচ্চতম বৈকল্পগুলি গ্রহণ করতে পারি। আমরা সর্বোচ্চ বৈকল্পগুলি থেকে শুরু করি যতটা সম্ভব আমাদের ডেটাতে যতটা পার্থক্য ব্যাখ্যা করতে চাই।

Comments

শ্রীকান্ত, সাড়া দেওয়ার জন্য ধন্যবাদ! আমি নিশ্চিত নই যে আপনি সমবায়িক প্লট (obs v est) এর অর্থ কী বোঝাতে চেয়েছেন - আপনি কী ব্যাখ্যা করতে পারবেন? ধন্যবাদ।

— Ars

এটি দেখুন: en.wikedia.org/wiki/Level_set । সিগমাকে এএ 2 দ্বি মাত্রিক কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স এবং ওয়াই ~ এন (0, সিগমা) হতে দিন Let একটি আইসো-কনট্যুর লাইন Y পয়েন্টের সেটকে প্লট করে যার জন্য f (Y | sigma) = c যেখানে c একটি ধ্রুবক। নোট করুন যে ওয়াই একটি দ্বিমাত্রিক ভেক্টর। আপনি সি এর বিভিন্ন মান নির্বাচন করবেন এবং অতএব বিভিন্ন আইসো-কনট্যুর লাইন পাবেন যা আপনাকে বিতরণের ছড়িয়ে দেওয়ার সংবেদন দেয়।

@ শ্রীকান্ত, পরামর্শের জন্য ধন্যবাদ। আমি চেষ্টা করে কিছু সময় ব্যয় করেছি এবং এটি দ্রুত দর্শনীয় তুলনা পাওয়ার জন্য একটি ভাল শুরু বলে মনে হচ্ছে, বিশেষত ফিটগুলি খারাপ is

— Ars

Answer 3

আমি মনে করি আপনি পারস্পরিক সম্পর্ক বা কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের একটি বহুমাত্রিক স্কেলিং করতে পারেন। এটি হ'ল কাঠামোগত সমীকরণ মডেলিং নয়, তবে এটি পারস্পরিক সম্পর্ক বা কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের নিদর্শন এবং কাঠামোকে হাইলাইট করতে পারে। এটি তখন উপযুক্ত মডেল দিয়ে আনুষ্ঠানিক হতে পারে।

Comments

ধন্যবাদ জেরোমি এমডিএসের জন্য কেবল উইকিপিডিয়া এন্ট্রি পড়ুন - দেখে মনে হচ্ছে এটি কোথাও নেতৃত্ব দিতে পারে।

— Ars

Answer 4

যদি কোনও ইন্টারঅ্যাকশন প্রভাব থাকে (বা অন্যথায়) তবে আপনি সফটওয়্যার ITALASSI v1.2 (ফ্রি সফটওয়্যার) 2 ডি এবং 3 ডি ভিউ পেতে ব্যবহার করতে পারেন