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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 6 y3 n) T$ Q+ h: y0 ?- P) D

6 M9 K$ w0 t% R! \4 `( {2 iKenny,
! Q  h+ Q0 r1 F5 s  w; H) i. b      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?
% @! X$ m1 g1 F) U$ I; U* E% m( Y* w
     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。, S1 K2 j$ Q% ]% c" K0 X

& ~5 k, G3 Y5 F0 y     为方便理解,我把原文也附上了,谢谢老师。
) q, [* e1 t( R
7 q5 c5 H+ [' W/ y
; U$ w0 n( Y, J/ k: s1 H4 K( l' F

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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。
+ _+ {( C* p8 t- s# x' n% R9 N如果我没有猜错的话,你是把不同的东西混乱了。
$ J6 {9 a4 v8 r1 p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。
, E/ c* F8 |! {3 F$ d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 - t# b% c1 i3 w# @5 B/ D( 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。2 F! @/ m; T2 u( Y4 m+ T
如果我没有猜错的话,你是 ...

& p! B+ c9 L8 m+ l7 R9 K0 b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。; f$ E, ?: d$ ^, u) J1 T( g* ~
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 6 h. g9 ?5 b0 D/ U+ [

; t' t- `/ ?2 p) i& I, L+ x) tchimaomao,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?
6 `0 Z. Y& `% m6 U3 K6 h不过,你的问题代表你是太混乱了。我就尝试帮你一下吧。2 K; X, U* F# C3 }
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。3 k# r! m. R7 _; U" L4 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。
5 y1 @8 `/ J, ^1 P(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)。
$ N- N/ M) F; J; M* ?5 G, o# [5 _2 L(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)。" a; U( e1 y2 l6 N1 D
* a' ^# M; A$ n8 o1 R9 e  i
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)。
5 q5 S8 Z& m) @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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