Latent structureMultivariate analysis

Робастный анализ путей

Робастный анализ путей применяет робастные методы оценивания — такие как стандартные ошибки типа «сэндвич» или M-оценивание — к моделям путей, которые специфицируют направленные причинно-следственные связи между наблюдаемыми переменными. Он обеспечивает корректное статистическое выведение заключений о коэффициентах путей и косвенных эффектах, когда данные нарушают предпосылку нормальности, содержат выбросы или демонстрируют гетероскедастичность, что исказило бы стандартные ошибки, полученные традиционными методами.

Применить в StatMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Источники

  1. Yuan, K.-H. & Bentler, P. M. (1998). Robust mean and covariance structure analysis. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 51(1), 63–88. DOI: 10.1111/j.2044-8317.1998.tb00667.x
  2. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis (8th ed.). Cengage Learning. ISBN: 978-1473756540

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Robust Path Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/statistics/robust-path-analysis

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Упоминается в

ScholarGateRobust Path Analysis (Robust Path Analysis). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/statistics/robust-path-analysis · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026