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自由度的计算

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楼主
发表于 2012-6-17 17:10:19 |只看该作者 |倒序浏览
本帖最后由 chimaomao 于 2012-6-17 17:22 编辑 1 b2 o( ^( T1 K) I) ^
- S* l/ H% i! V! O
Kenny,
) K, `2 C  F7 G5 r1 M) D4 e      我最近看了一文献,里面计算了deltaR方的F检验,但是我对论文里面的自由度计算不是很清楚。例如model1(见图片),数据总量是241,我用相关系数的个数减去路径系数和λ,得到6*(6-1)/2-(3+6)=6,而我根据论文的推算自由度却是2。能帮我看看是出了什么问题吗?* w; Y% c/ M' D$ Q# ^+ L. W
9 n0 X- {0 I: D: t: t: J4 N
     另外,我发现Model2的自由度怎么会有两个,按照论文的计算,当计算Model2和Model1绩效deltaR方F值时,他用的Model2自由度为df=12。而计算Model3和Model2敏捷deltaR方F值时,用的却是df=2。$ \- ^8 @) B  u3 k( C5 q9 {

" ~; y4 g) ^  e* z& ^$ G7 p     为方便理解,我把原文也附上了,谢谢老师。
( y- g, h5 o# Q/ |! f
4 D0 \& H+ @3 i: d; z0 Z2 Q, n" n

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沙发
发表于 2012-6-17 23:28:02 |只看该作者
chimaomao,对不起,我看了两三次,还是不知道你在做什么。所以不知道如何回应。5 f) @4 r% E- o% B. y5 h
如果我没有猜错的话,你是把不同的东西混乱了。% K9 _6 j  [5 N
我教 SEM 时,解释了在 SEM 中,如果用方差/协方差矩阵的项(不是相关系数),减去要猜的参数,来求得自由度。那是在 SEM 中计算自由度的方法。在回归分中,ΔR-square 的自由的概念也差不多,但是这里讲的是 “自由度的差”。在两个回归模型中,如果两个模型是一样的,只是其中一个多猜了两个变量,因为回归的自由度是 (N-k-1),N是样本数, k是变量数,因为k 大的2 (多猜了两个变量),自然自由度就少了2了。这与回归系数没有关系,更谈不上λ,因为 SEM 中才有λ, 回归分析是没有的。' k# Z+ u& s, a* F/ D  [! e: R
我乱讲了一堆,因为我根本不知道你的问题是什么,虽然我不明白你,希望你可以明白我吧。
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发表于 2012-6-18 12:01:51 |只看该作者
Kenneth 发表于 2012-6-17 23:28
: p9 g8 q' S7 p! |+ @chimaomao,对不起,我看了两三次,还是不知道你在做什么。所以不知道如何回应。
  W5 \3 X, e5 ]$ U& v# o如果我没有猜错的话,你是 ...

/ t: D2 i* c) q. G9 y, M( ^5 s谢谢您的时间,Kenny, 我的确没有把问题说清楚,其实我是不太明白Table8里面, F(10,288)=3.098 怎么得到的,不过我在另一篇文献看到了检验R-square显著的公式F(dfmult-dfadd,N-dfmult-1)= (ΔR-square/ dfmult-dfadd)/[(1-Rmult-square)/(N-dfmult-1)]. 因此我就验算一下,发现我算的自由度和作者不一样。  _; H: L/ a* |/ }: L- R2 v
另外,这篇文章是用PLS结构方程做的Model1-Model3,请问可否用您课上说的那种方法计算呢。例如Model1,有Entory,Industy,Size三个控制变量,和因变量企业绩效(包含3个指标),因此我用6(6+1)/2-15=6,而按照作者是2个自由度。
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地板
发表于 2012-6-18 14:08:19 |只看该作者
本帖最后由 Kenneth 于 2012-6-18 14:09 编辑 : V* F3 H& ]6 M3 a, q
: f' R% J" M5 e+ \5 g6 V! N9 w
chimaomao,我一般不会替人看 paper 的。你知道你是这个领域的,可能看文章会快一点。可是我随便给你一篇任何领域的文章,还要你看懂,你要看多久呢?
! j. j% h  y7 \2 |不过,你的问题代表你是太混乱了。我就尝试帮你一下吧。
. ~2 p; d1 ]9 ^( {! j% ^我已经讲过,回归分析的自由度,与 SEM 分析中的自由度的计算方法是 一样的。& r& T" `" _* |! s( w/ A' @8 V/ r; X
回归分析的统计项是一个F-分布。F 有两个自由度。在回归中,分别是 k 与 n-k-1。 N 是样本数, k 是变量数。根据作者的结果(Table 8),我推断他们的样本数是 N=239。% W7 n1 k. r; R, a6 [
(1) 用来估计 Firm performance (因变量)的回归公式有 10 个自变量,所以, F 值的自由度是 (10 , 239-10-1)=  (10 , 228)。
% Y8 N6 r1 z# e8 X- I(2)用来跑 Agility (因变量)的回归公式有 3 个自变量(是不是 entropy, industry 和 size ???),所以, F 值的自由度是 (3 , 239-3-1)=  (3 , 235)。7 r* h3 a0 M4 N2 u0 F5 D

! o; e6 g- ~* F* r这代表,他们的模型中,有三个变量导致 Agility,同时,另外还有 7 个变量导致 firm performance(我猜是控制变量吧)。, F/ E2 o2 a' x) ~# p
我不知道你的 6(6+1)/2-15=6 是什么?这也与PLS没有关系。
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