结构方程模型-偏最小二乘法理论与应用：以软件项目绩效评价为例

结构方程模型-偏最小二乘法理论与应用：以软件项目绩效评价为例
出版时间：2012年版
内容简介
　　本书以偏最小二乘法的算法分析作为切人点，在结构方程模型框架内对偏最小二乘法进行详细讨论。主要内容包括：结构方程模型概念、原理；偏最小二乘法的形式规范、迭代方法、检验（符号检验，Stone－Geisser检验）。从数学原理角度理解结构方程模型及偏最小二乘法的内在工作机制。根据偏最小二乘法原理，本书在MATLAB上实现了基于偏最小二乘法的结构方程模型分析软件MS－PLS。通过假设模型的模拟分析，不仅验证了MS－PLS软件的正确性和有效性，而且从中归纳得到基于两个潜变量的偏最小二乘法数据处理特征。在顾客满意度应用背景下，本书对偏最小二乘法与层次分析法进行了可比性研究。不仅通过理论基础与应用背景分析，而且通过多个模型验证了在航空公司顾客满意度模型权重确定上这两种方法具有可比性。将人类隐性知识显性化是这两个算法的共同目标，也是算法比较研究的意义所在。借此，将PLS算法引入群体决策领域并进行了初步探讨。以结构方程模型－偏最小二乘法为分析工具，以组织知识管理对软件项目绩效水平影响分析作为研究案例，给读者呈现一个完整的结构方程模型分析过程，以便读者掌握偏最小二乘法的分析技术，清楚了解在建模分析时应该注意的一些事项。本书适用于顾客满意度测评专业人士工作参考，也适合结构方程模型－偏最小二乘法爱好者的学习阅读。
目录
第一章 绪论
　1.1 研究应用背景
　1.2 问题的提出
　1.3 研究意义
　1.4 研究主题、研究框架
　　1.4.1 研究主题
　　1.4.2 研究框架
第二章 结构方程模型原理
　2.1 结构方程模型概念
　　2.1.1 测量模型
　　2.1.2 结构模型
　　2.1.3 结构方程模型分析基础
　2.2 验证性因子分析原理
　　2.2.1 求解模型参数
　　2.2.2 参数估计
　　2.2.3 验证性因子分析模型及其协方差结构
　2.3 路径分析原理
　　2.3.1 求解模型参数
　　2.3.2 效应分解
　　2.3.3 路径分析模型及其协方差结构
　2.4 结构方程模型分析原理
　　2.4.1 结构方程模型及其协方差结构
　　2.4.2 求解模型参数
　　2.4.3 若干特殊的结构方程模型
　　2.4.4 结构方程模型特点
第三章 结构方程模型分析
　3.1 结构方程模型分析步骤
　3.2 理论假设
　3.3 定义变量
　3.4 构建模型
　3.5 模型拟合
　3.6 模型评价
　3.7 模型修正
　3.8 模型解释
　3.9 结构方程模型批判
　3.10 小结　
第四章 偏最小二乘法原理
　4.1 偏最小二乘法统计学原理
　4.2 基于两个潜变量的偏最小二乘法原理
　　4.2.1 形式规范
　　4.2.2 偏最小二乘法估计
　　4.2.3 符号检验
　4.3 基于多个潜变量的偏最小二乘法原理
　4.4 非参数检验
　　4.4.1 拟合指标
　　4.4.2 Stone-Geisser检验
　　4.4.3 Blindfolding过程
　4.5 偏最小二乘法回归　
第五章 MS-PLS软件设计
　5.1 总体设计
　5.2 详细设计
　5.3 PLS算法实现
　5.4 MS-PLS软件评价
　　5.4.1 与PLS-GRAPH结果比较
　　5.4.2 模拟分析
　5.5 PLS与LISREL比较
　5.6 PLS与ACSI关系　
第六章 AHP与PLS算法可比性分析
　6.1 算法可比性理论分析
　6.2 算法可比性实例
　……
第七章 组织知识管理对软件项目绩效水平影响分析案例研究
附录
参考文献