译者序
作者简介
序言
第1章引言
1.1标准的结构方程模型
1.2协方差结构分析
1.3为何需要一本新书？
1.4本书的目的
1.5数据集和记号
附录1.1
参考文献
第2章基本结构方程模型
2.1引言
2.2探索性因子分析
2.3验证性因子分析模型与高阶因子分析模型
2.4LISREL模型
2.5Bentler—Weeks模型
2.6讨论
参考文献
第3章协方差结构分析
3.1引言
3.2定义、记号以及初步结果
3.3协方差结构的广义最小二乘分析
3.4协方差结构的极大似然分析
3.5渐近分布自由方法
3.6迭代过程
附录3.1矩阵微分
附录3.2概率论中的若干基础结果
附录3.3若干结果的证明
参考文献
第4章结构方程模型的贝叶斯估计
4.1引言
4.2结构方程模型贝叶斯分析的基本原理和概念
4.3验证性因子分析模型的贝叶斯估计
4.4标准结构方程模型的贝叶斯估计
4.5通过WinBuGS进行贝叶斯估计
附录4.1Metropolis—Hastings算法
附录4.2EPSR值
附录4.3条件分布的推导
参考文献
第5章模型比较和模型检验
5.1引言
5.2贝叶斯因子
5.3路径抽样
5.4应用：含协变量的结构方程模型的贝叶斯分析
5.5其他方法
5.6讨论
附录5.1（5.10）式的另一个证明
附录5.2从[θ，Ω|Y，t]中抽样所需的条件分布
附录5.3用于模型评价的后验预测p值
参考文献
第6章含连续和有序分类变量的结构方程模型
6.1引言
6.2基本模型
6.3贝叶斯估计和拟合优度检验
6.4贝叶斯模型比较
6.5应用1：探索性因子分析因子数目的贝叶斯选择
6.6应用2：生活质量数据集的贝叶斯分析
参考文献
第7章含二分有序变量的结构方程模型
7.1引言
7.2贝叶斯分析
7.3多元Probit验证性因子分析模型分析
7.4讨论
附录7.1与可观测变量相关的问题
参考文献
第8章非线性结构方程模型
8.1引言
8.2非线性结构方程模型的贝叶斯分析
8.3含混合连续和有序分类变量的非线性结构方程模型的贝叶斯分析
8.4含非线性协变量和潜在变量的结构方程模型的贝叶斯分析
8.5贝叶斯模型比较
参考文献
第9章两水平非线性结构方程模型
9.1引言
9.2含混合类型变量的两水平非线性结构方程模型
9.3贝叶斯估计
9.4拟合优度和模型比较
9.5应用实例：菲律宾性工作者研究
9.6含跨水平效应的两水平非线性结构方程模型
9.7两水平非线性结构方程的winBuGS分析
附录9.1条件分布：两水平非线性结构方程模型
附录9.2MH算法：两水平非线性结构方程模型
附录9.3含混合连续和有序分类变量的两水平非线性结构方程模型后验预测p值的计算
附录9.4与可观测变量相关的问题
附录9.5条件分布：含跨水平效应的结构方程模型
附录9.6MH算法：含跨水平效应的结构方程模型
参考文献
第10章结构方程模型的多组分析
10.1引言
10.2多组非线性结构方程模型
10.3多组非线性结构方程模型的贝叶斯分析
10.4数值方法实例
参考文献
第11章有限混合结构方程模型
11.1引言
11.2有限混合结构方程模型
11.3贝叶斯估计和分类
11.4例子和模拟研究
11.5混合结构方程模型的贝叶斯模型比较
附录11.1排列抽样
附录11.2寻找识别约束
参考文献
第12章含缺失数据的结构方程模型
12.1引言
12.2含随机缺失数据的结构方程模型的一般性框架
12.3含连续和有序分类变量以及缺失数据的非线性结构方程模型
12.4含缺失数据的混合结构方程模型
12.5含不可忽略缺失数据的非线性结构方程模型
12.6通过WinBUGS分析含缺失数据的结构方程模型
附录12.1MH算法的实现
参考文献
第13章含指数分布族的结构方程模型
13.1引言
13.2含指数分布族的结构方程模型
13.3贝叶斯方法
13.4模拟研究
13.5实例：病人遵从性研究
13.6利用WinBUGS对模拟数据进行贝叶斯分析
13.7讨论
附录13.1MH算法的实现
附录13.2
参考文献
第14章总结
参考文献
索引