基于确定性算法的结构方程模型及应用论文写作（PPT讲稿）

回归常识 参考文献2 2、 多元线性回归(型) 多元线性回归模型y=+BX1+B2X2+…+nXm+EE~N02) H1=风+B1X1+B2X12+…+BmX1m+61 12=B0+B1X21+B2X22+…+BmX2m+E2 Y=XB+8 n=Bo+ BXn+B2xn+.+BmXnm+En Bo X X Pu B nm 2021/29

参考文献2 2021/2/9 6 一、回归常识 2、多元线性回归（模型） 多元线性回归模型 Y =  +  X +  X ++ m Xm + 0 1 1 2 2 ~ (0, ) 2  N         = + + + + + = + + + + + = + + + + + n n n m n m n m m m m Y X X X Y X X X Y X X X                    0 1 1 2 2 2 0 1 2 1 2 2 2 2 2 1 0 1 1 1 2 1 2 1 1 Y = X +                =               = n n m m m n X X X X X X X Y Y Y Y         1 2 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 ,               =               = m n           2 1 1 0

回归常识 参考文献2 2、多元线性回归 B=(XXXY (r-XB)(Y n-m-1 定理2.2.1( Gauss markov)线性回归模型 Y=XB+E, E(a= 0. Var(a=o In 中回归系数的最小二乘解 B=(XXXl 是β的唯一最小方差线性无偏估计皇 2021/29 7

参考文献2 2021/2/9 7 一、回归常识 2、多元线性回归 = XX XY −1 ( )  ˆ ) ˆ ) ( ˆ ( 1 1 1 1 ˆ 2  Y X Y X n m S n m E S −  − − − = − − =

二、结构方程模型 参考文献3 模型草图(中国顾客满意度模型的原始表达) 基本模型:1个自变量,5个因变量,11个关系 结构方程组 感知 质量 一级指标 潜变量 预期 感知 顾客 顾客 路径系数 质量 价值 满意度 忠诚 品牌 形象 2021/29 8

参考文献3 2021/2/9 8 二、结构方程模型 1、模型草图（中国顾客满意度模型的原始表达） 结构方程组 路径系数 潜变量 一级指标

结构方程模型 参考文献4 1、模型草图(型其它一些原始表达) 结构方程组 一级指标 F1 潜变量 W3 ( F2X w6 路径系数 COVe 观测方程组 F3 观测变量 汇总系数 2021/29 9

参考文献4 2021/2/9 9 二、结构方程模型 1、模型草图（模型其它一些原始表达） 结构方程组 路径系数 潜变量 一级指标 观测方程组 汇总系数 观测变量

二、结构方程模型 参考文献5 1、模型草图(模型其它一些原始表达) 结构方程组 一级指标 潜变量 XaI 路径系数 观测方程组 61 观测变量 汇总系数 57-区x65 2021/29 KT HAU SEM p. 40 10

参考文献5 2021/2/9 10 二、结构方程模型 1、模型草图（模型其它一些原始表达） 结构方程组 路径系数 潜变量 一级指标 观测方程组 汇总系数 观测变量