每周论坛之九（总第122期）：潘俊豪（太阳集团官网），2016年11月7日下午

每周论坛之九（总第122期）

报告人：潘俊豪 副教授

报告人单位：太阳成集团tyc151cc

题目：带贝叶斯Lasso先验的验证性因素分析模型

时间：2016年11月7日 （周一，13:30-14:30）

地点：太阳集团官网东校园太阳成集团tyc151cc（南学院楼C座）305

报告简介：

验证性因素分析模型（confirmatory factor analysis, CFA）常用于研究可观察变量和潜变量之间的理论关系。在使用CFA解决各种实际问题的过程中，研究者经常遇到两难的困境。虽然与探索性因素分析相比，基于理论的验证性因素分析更受关注，但是由于CFA有很强的假设，使得理论的模型经常与数据不能很好地拟合。传统的事后修正方法通过使用修正指数(modification index)寻找CFA模型中拟合不好的地方（例如，是否存在显著相关的残差误差）以达到改善模型拟合程度的目的。当这种事后修正方法检测出大量的显著相关的残差误差时，研究者就不得不进行繁琐的后续工作，因为这些相关的残差误差只能逐个添加到模型中。另外，这种方法也不能保证残差的方差协方差矩阵是正定的。在本研究中，基于CFA模型，我们通过贝叶斯Lasso方法对残差的方差协方差矩阵进行建模，既保证了该矩阵是正定的，又保证了其是简约的。我们通过以下几个模拟研究来检验所提出方法的效果，包括：（1）未知参数的估计；（2）统计功效和一类错误；（3）作为诊断工具的效果；（4）在结构方程研究中能否降低参数估计的偏差。另外，我们利用提出的模型对一组关于情绪的数据进行了分析。无论是模拟研究还是实际数据分析都证明了所提出的方法是有效的和有实际应用价值的。

报告人简介：

潘俊豪，男，统计学哲学博士，太阳成集团tyc151cc副教授，硕士生导师。2005年本科毕业于太阳集团官网数学与计算科学学院统计科学系统计学专业。2009年博士毕业于香港中文大学统计系。同年以太阳集团官网“百人计划”人才引进，进入太阳成集团tyc151cc工作。研究方向为：潜变量模型（例如，潜增长模型，结构方程模型和潜类别模型等）统计分析方法的改进与发展，及其在心理学、行为学、教育学和医学等领域的应用等。至今主持国家自然科学基金项目2项（数学天元青年基金、青年科学基金），校级科研项目3项，校级本科教学改革研究项目1项，并参与多项国家自然科学基金、国家社会科学基金和教育部人文社会科学研究项目。发表科研论文13篇，译著1部，并担任 Psychometrika，British Journal of Mathematical and Statistical Psychology和Computational Statistics and Data Analysis等学术期刊审稿人。

关于报告人的详细介绍请看以下网页：http:/ui/teacherview-0-6-7-28.aspx