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कोर्स विवरण
डेटा के साथ काम करते समय हम अक्सर भविष्य की घटनाओं का अनुमान लगाने के लिए मॉडल बनाते हैं, लेकिन हम यह भी गहराई से समझना चाहते हैं कि हमारा डेटा आपस में कैसे जुड़ा या संरचित है। इस कोर्स में, आप R प्रोग्रामिंग लैंग्वेज में lavaan पैकेज का उपयोग करके structural equation modeling (SEM) के जरिए डेटा की आपसी कड़ियों का पता लगाएँगे। SEM आपको latent और manifest वैरिएबल्स से परिचित कराएगा, मेज़रमेंट मॉडल कैसे बनाएँ, उनकी शुद्धता कैसे जाँचें, और खराब फिट होने वाले मॉडलों को कैसे सुधारें, यह भी सीखेंगे। कोर्स के दौरान, आप क्लासिक SEM डेटासेट्स—जैसे Holzinger and Swineford (1939) और Bollen (1989)—का अन्वेषण करेंगे। आप Wechsler Adult Intelligence Scale पर आधारित एक multi-factor मॉडल का केस स्टडी भी पूरा करेंगे। इस कोर्स के बाद, आप अपने डेटा में गहराई तक जाकर समझ पाएँगे कि सब कुछ एक-दूसरे से कैसे जुड़ता है।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
वन-फैक्टर मॉडल्स
इस चैप्टर में, आप lavaan के साथ अपना पहला structural equation मॉडल बनाना सीखेंगे। आप महत्वपूर्ण टर्मिनोलॉजी, मॉडल कैसे बनाएँ और चलाएँ, यह सीखेंगे। आप क्लासिक Holzinger and Swineford (1939) डेटासेट का उपयोग करके मानसिक टेस्ट क्षमताओं का एक वन-फैक्टर मॉडल बनाएँगे।
2
मल्टी-फैक्टर मॉडल्स
इस चैप्टर में, आप lavaan में अपनी स्किल्स को बढ़ाते हुए मल्टी-फैक्टर मॉडल्स बनाएँगे। हम पिछले चैप्टर के वन-फैक्टर मॉडल्स को बेहतर करेंगे, और क्लासिक Holzinger and Swineford (1939) डेटासेट में कई latent वैरिएबल्स बनाएँगे।
3
मॉडल एरर्स और डायग्राम्स की ट्रबलशूटिंग
Structural equation मॉडल्स हमेशा सुचारु रूप से नहीं चलते, और इस चैप्टर में आप आम त्रुटियों Heywood cases की ट्रबलशूटिंग करना सीखेंगे। आप R में semPlot लाइब्रेरी का उपयोग करके अपने मॉडल का डायग्राम बनाना भी सीखेंगे।
4
पूर्ण उदाहरण और एक एक्सटेंशन
यह चैप्टर WAIS-III IQ स्केल और उसकी स्ट्रक्चरल प्रॉपर्टीज़ की जाँच करता है। आप पहले तीन चैप्टर्स में सीखी गई स्किल्स का उपयोग करके WAIS-III के विभिन्न मॉडल बनाएँगे, उन मॉडलों में आने वाली त्रुटियों की ट्रबलशूटिंग करेंगे, और अंतिम मॉडल के डायग्राम्स तैयार करेंगे।
R
R में lavaan के साथ Structural Equation Modeling
कोर्स
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