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自由度的计算

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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   l/ S! G! Q& }
1 p7 F: |" @6 x& Z( {" ]- @  c- ?
Kenny,) ^, M2 m7 k1 W- R( n7 H
      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?
7 p/ x7 Q6 w. U4 n; O; j& G. X( D+ w9 K. ]* d2 m# p+ M
     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 [4 t, f6 o2 P8 `& T
" Z. U. {5 k% }3 O1 ], W& B
     为方便理解,我把原文也附上了,谢谢老师。5 N; d. x+ q9 y5 U1 R& |! h
+ {; v% r  Q+ `4 B& y: U

0 r) i% D  q: p' j* T7 {

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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。3 E# a3 Y4 X% J3 y/ ]
如果我没有猜错的话,你是把不同的东西混乱了。
" f! \/ A% P6 Y; c, g2 y9 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。
2 S- V' U( p+ p/ K9 ^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 7 _5 m, r5 x; z! w' G  j2 x
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。
/ w) o5 |9 f+ q9 e, z如果我没有猜错的话,你是 ...

& L: ~6 W5 s& ~$ \% c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。+ {% z, [: ?' _  L, P% C; S
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
% r0 G$ Q* N  h8 \7 Y( d
6 F; O0 u! j, w4 F4 L4 kchimaomao,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?
9 |5 |* L0 @& h  X- J+ S6 v1 }9 j不过,你的问题代表你是太混乱了。我就尝试帮你一下吧。
3 ~: v5 @1 K/ u  K, ?- b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。
5 n  c2 ~, Z  S7 D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 G) u5 t6 C+ ^. i3 d$ {, f! R(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)。
& y4 y" S5 }6 I! V$ A(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)。; q, H2 d+ ?# N! A
1 i8 S" l- w* d# ?
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)。
6 S) u' S2 F, d# _4 W' K" U5 Z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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