統計とか,研究とか,日常についての備忘録的なもの。この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。潜在クラス分析(有限混合モデル)やら,k-meansとかいろいろと初期値に依存する分析するがある。variableモデリングではEMアルゴリズムを使った最尤推定を行うことが多いが,複雑なモデルになるほど解が収束しないこともしばしばある。modelなどは収束しないだけでなく,局所解のオンパレードである。そんな時に,いい感じの初期値を設定する方法について,まとめておく。モデル全体を最小二乗方による推定がうまくいくかを確認する。上手くいけば,その解を初期値として分析を行う。一度にモデルを推定するのではなく,部分的に推定する。このときキチンと収束することを確認する。推定方法はなんでもいい。すべての部分モデルを推定する。因子分析を含んでいるのであれば,因子得点を推定して,それを顕在変数として分析する。mixtureモデルの切片,傾き得点など。これらの解を初期値として,使って全体のモデルを最尤推定する。これでもだめなら,ベイズ推定で。ベイズ推定をした場合にも,事後分布が収束することなどをキチンと確かめる必要がある。構造パラメータの段階推定について。測定モデルを推定して,測定パラメータを固定して,潜在変数得点を推定する。その潜在変数得点を使って,構造パラメータを推定する。2005;ci.nii.ac.jp)。段階推定をすることはあまり無いかもしれないが,知っておいて損ではない話題かと。基本的には,部分的に分析してみてそれを初期値にするという戦略が重要。初期値の指定の方法については,分析ソフトによってさまざまなので,使っているソフトのマニュアルを参考にすること。研究について思うこと。putについて月別アーカイブはてなブログをはじめよう!kazzstatさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。