Функция несоответствия - Discrepancy function

В структурном моделировании уравнения , А функция расхождения является математической функцией , которая описывает , как тесно структурную модель соответствует наблюдаемым данным; это мера согласия . Большие значения функции несоответствия указывают на плохое соответствие модели данным. В общем, оценки параметров для данной модели выбираются так, чтобы сделать функцию расхождения для этой модели как можно меньше. Аналогичные концепции в статистике известны как степень соответствия или статистическая дистанция и включают отклонение и расхождение .

Примеры

Существует несколько основных типов функций невязки, в том числе максимального правдоподобия (ML), обобщенных наименьших квадратов (GLS) и обычных наименьших квадратов (OLS), которые считаются «классическими» функциями несоответствия. Все функции несоответствия соответствуют следующим основным критериям:

  • Они неотрицательны, т. Е. Всегда больше или равны нулю.
  • Они равны нулю только в том случае, если аппроксимация идеальна, т. Е. Если модель и оценки параметров идеально воспроизводят наблюдаемые данные.
  • Функция невязки является непрерывной функцией элементов S , выборочной ковариационной матрицы и Σ (θ) , «воспроизведенной» оценки S, полученной с использованием оценок параметров и структурной модели.

Для того чтобы «максимальная вероятность» соответствовала первому критерию, она используется в пересмотренной форме как отклонение .

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ «Функции несоответствия, используемые в SEM» . Проверено 18 августа 2008 .