Build your ultimate AI agent
Описание курса
Работая с данными, мы нередко хотим не только строить модели для прогнозирования, но и глубже понять, как данные связаны между собой и как они устроены. В этом курсе вы изучите взаимосвязи в данных с помощью структурного моделирования уравнений (СМУ) на языке R с использованием пакета lavaan. Вы познакомитесь с латентными и наблюдаемыми переменными, научитесь строить измерительные модели, оценивать их точность и исправлять модели с неудовлетворительным соответствием данным. В ходе курса вы будете работать с классическими наборами данных для СМУ — Холзингера и Суинфорда (1939) и Болена (1989), — а также выполните практический разбор многофакторной модели на основе Шкалы интеллекта Векслера для взрослых. По завершении курса вы сможете глубоко анализировать свои данные и лучше понимать, как все их элементы связаны друг с другом.
Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Однофакторные модели
В этой главе вы построите свою первую модель структурных уравнений с помощью lavaan. Вы освоите ключевую терминологию, научитесь создавать и запускать модели, а также построите однофакторную модель умственных способностей на основе классического набора данных Холзингера и Суинфорда (1939).
- Спецификация модели50 XP
- Построение модели скорости обработки текста100 XP
- Построение модели политической демократии100 XP
- Анализ модели50 XP
- Анализ модели скорости чтения текста100 XP
- Анализ политической демократии50 XP
- Оценка модели50 XP
- Изучение стандартизованных нагрузок100 XP
- Изучение индексов подгонки100 XP
- Анализ политической демократии100 XP
2
Многофакторные модели
В этой главе вы расширите свои навыки работы с lavaan и перейдёте к построению многофакторных моделей. Опираясь на однофакторные модели из предыдущей главы, вы улучшите их, добавив несколько латентных переменных на основе классического набора данных Холзингера и Суинфорда (1939).
3
Устранение ошибок модели и построение диаграмм
Модели структурных уравнений не всегда строятся без затруднений. В этой главе вы научитесь устранять случаи Хейвуда — распространённые ошибки в СМУ, — а также строить диаграммы моделей в R с помощью библиотеки semPlot.
4
Полный пример и расширение
В этой главе рассматривается Шкала интеллекта Векслера для взрослых (WAIS-III) и её структурные свойства. Используя навыки, полученные в первых трёх главах, вы построите различные модели WAIS-III, устраните ошибки в этих моделях и создадите диаграммы итоговой модели.
R
Структурное моделирование уравнений с lavaan в R
Курс
завершён
