Approche bayesienne des modèles à équations structurelles utilisant l'expansion paramétrique
Résumé
Structural Equation Models with latent variables (SEM) are multivariate models usedto model causality relationships in data (observed variables), such that the correlationstructure of the observed variables is transferred into the correlation structure of thelatent variables. A Bayesian approach of SEM is proposed based on the analysis of thecovariance matrix of latent variables using parameter expansion to overcome identifiabilityissues. This paper is applied to the estimation of a SEM modelling a measurement processof water pollutants.
Les modèles à équations structurelles à variables latentes (SEM) sont utilisés pour représenter des relations de causalité dans les données, de telle façon que la structure de corrélation des variables observées est résumée dans la structure de corrélation de variables latentes construites à cet effet. Ce papier propose une analyse bayésienne des modèles SEM reposant sur l?analyse de la matrice de covariance des variables latentes utilisant l?expansion parametrique pour surmonter les problèmes d?identifiabilité. Ce papier est appliqué àl?estimation d?un modele structurel schématisant un processus de mesure de polluants de l'eau.
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