SEM의 본질은 종속 변수( Y )가 다른 설명 변수( Z )와 순수하게 무작위적인 교란 u 의 함수라는 것을 보여줍니다 . 변수 Y 는 상호 종속적이라고 가정합니다. 모델링의 목적은 관찰 가능한 벡터 값 변수 Y , y = ( y 1 ,…, y g ) 의 값을 설명하는 것입니다 . 이러한 상황은 SEM을 구성하는 데 내생성 문제가 있으며 두 개 이상의 종속 변수가 있음을 의미합니다. y i 로 표시된 설명 변수는 내생적이고 z i 로 표시된 설명 변수는 외생적입니다. i 번째 관찰은 암묵적 방정식 집합을 만족해야 합니다. μ θ (1) 여기서 f 는 구조적 모델이고 θ i는 모델 출력의 매개변수입니다. 모든 Z i 및 μ i 에 대해 고유한 Y i 솔루션 값이 있다고 가정합니다 . 그러면 방정식을 명시적으로 다시 쓸 수 있습니다. Y i를 Z i 및 μ i 의 함수로 사용합니다 . μ π (2) 방정식 2 는 구조 모델의 축소 형태로, 여기서 π i 는 θ i 의 함수인 축소 형태 방정식의 매개변수 벡터입니다 (Cameron & Trivedi, 2005 ). 축소 형태는 주어진 Z i 와 μ i 에서 내생 변수 Y i 에 대한 원래 구조 모델을 풀어서 생성됩니다 . 구조 방정식을 모델링하는 목적이 θ (원래 함수 계수)에 대한 추론이라면, 방정식 ( 1 )은 원래 구조 모델을 추정하는 직접적인 경로를 제공합니다. 그러나 방정식 ( 2 )는 π가 θ의 함수이기 때문에 θ에 대한 추론을 위한 간접적인 경로도 제공합니다. 위의 방정식을 기반으로, 원래 구조 모델의 매개변수에 대한 간단한 인과 관계는 두 개의 내생 변수 Y 1 과 Y 2 , 단일 외생 변수 Z 1 , Y 1 과 Y 2 를 연결하는 하나의 확률 변수 , 모델의 세 변수를 모두 연결하는 하나의 정의적 항등성을 갖는 것으로 지정됩니다. 호치민가라오케 다낭가라오케 다낭 유흥 카지노 알 성인용품 성인용품 솔랭토토 솔랭배팅/span> 롤토토/span> 롤배팅/span> 하남휴대폰성지 하남휴대폰성지 무료웹툰 모음 소액결제 현금화 개인회생자대출 지피방 레드라인 먹튀 천안다국적노래방 구글상위노출 구글백링크 구글상위노출 카지노솔루션 카지노솔루션 먹튀사이트 제작 스포츠중계제작