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2014年7月 7日 (月)

Zhang, Z., Hamaker, E.L., Nesselroade, J.R. (2008) Comparisons for four methods for estimating a dynamic factor model. Structural Equation Modeling, 15, 377-402.
 いわゆる動的因子分析のうち、測定モデルにはラグがはいらないが因子が自己回帰するモデル(direct autoregressive factor score model; DAFSモデル)の推定方法を比較しました、という論文。えーと、時点 $t$ における観察変数のベクトル $y_t$ について
 $y_t = \Lambda f_t + e_t$
 $f_t = \sum_s B_s f_{t-s} + v_t$
という感じのモデルである。

 比較する推定方法は次の4つ。

というわけで、中身はよくわかっていないのだが、いいよもう!一生パッケージユーザのまま生きていくから!

 で、シミュレーション。2因子6指標ラグ1のモデルで、時系列の長さと測定誤差分散を動かす。細かいところは読み飛ばしたが、KFはDolan(2005)のMKFM2というプログラム、BTはDFAというプログラムで行列を作ってMplusで推定、BEはWinBUGS、LSはBrowne & Zhang のDyFAというプログラムを使った由。探したところ、コードをこちらに公開しておられる。
 結果は... いろいろ説明してあるけどパス。要するに、どれでもまあ似たようなもんなので、あなたが使いやすい奴を使いなさい、とのことであった。

論文:データ解析(-2014) - 読了: Zhang, Hamaker, & Nesselroade (2008) 動的因子分析の地上最強の推定方法はどれだ

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