入門 共分散構造分析の実際: 3章 最適化のロジック その1 [入門 共分散構造分析の実際]
入門 共分散構造分析の実際: 3章 最適化のロジック その1
- 作者: 朝野 煕彦, 小島 隆矢, 鈴木 督久
- 出版社/メーカー: 講談社
- 発売日: 2005/12/20
- メディア: 単行本
3章 最適化のロジックで書かれていることは
3.1 最尤法の図解
3.2 適合度関数の真意
3.3 独立モデルの闇、飽和モデルの誘惑
です。
ちなみに、書籍の目次は、再尤法と書かれていますが…最尤法が正しいです。
【最】も【尤】も【もっとも】。
つまり、最（もっと）も尤（もっと）もらしい方法というのが直訳です。（笑
この章の狙いは
・最尤法のイメージをつかむ
・適合度関数が何を適合させているのかを理解する
・飽和モデル無意味さを理解する
と書かれています。
【メモ1: 多変量正規分布を仮定する】
アンケートなどの尺度は5段階や7段階などで用意される。
しかし、質問に用意した尺度はデータを集めるために調査者側が勝手に決めただけであり、本当に消費者の心の中まで5段階ででき上がっているという証拠もない。
そこで心理量は、本来なら連続のはずだと考え、連続的な確率変数と仮定する。
SEMでは、それらの観測変数が多変量正規分布に従うと仮定する。
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この多変量正規分布に従うと仮定している点に注意である。
そもそも多変量に正規分布に従わないケースなど、世の中にはたくさんあるので、得られた変数の分布を確認せずにツールに流し込んで
「結果はこうですよ～(・∀・)!」
などと易々と言ってはいけないのである。
- 作者: 朝野 煕彦
- 出版社/メーカー: 講談社
- 発売日: 2000/10
- メディア: 単行本（ソフトカバー）
☆以下、朝野先生の書籍から離れます☆
θ（未知母数）の推定する方法としては、最尤法の他には、モーメント法などがある。
最尤法の名前からして、問題によっては、最尤推定量の方がモーメント法によるものより優れている。
しかし、モーメント法による推定量を求める方が最尤法より計算は用意である。
そこで、数値計算で最尤推定量を求めるのにモーメント法による推定値を初期値に利用することがある。
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