整体模型适配度的评价指标及其评价标准
大模型评价指标
大模型评价指标
模型评估指标是用于确定模型质量的参考标准，可以使用以下指标来评估大型模型：
1. 模型可重现性：模型的可重现性可以从统计角度使用一致性和准确性来衡量，评价模型可重复用途的能力。
2. 模型的准确性：通过R ^2值，解释方差等指标来衡量模型的准确性。
3. 模型的可解释性：用模型提取的变量可以被解释，从而辅助决策。
4. 模型的可靠性：评价模型的结果是否可靠，是否可能影响模型的结果。
5. 模型的操作性：模型结果易于使用，能一定程度上支持模型构建者的推论和分析。
6. 模型的可扩展性：向模型中添加新的解释变量，以进一步优化模型性能。
7. 模型的鲁棒性：模型鲁棒性衡量了模型结果的稳定性，当输入变量发生变化时，模型结果是否仍然稳定有效。
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机器学习模型效果评估指标与方法介绍
机器学习模型效果评估指标与⽅法介绍模型评估是模型开发过程的不可或缺的⼀部分。
它有助于发现表达数据的最佳模型和所选模型将来⼯作的性能如何。
在数据挖掘中，使⽤训练集中的数据评估模型性能是不可接受的，因为这易于⽣成过于乐观和过拟合的模型。
数据挖掘中有两种⽅法评估模型，验证（Hold-Out）和交叉验证（Cross-Validation）。
为了避免过拟合，这两种⽅法都使⽤（模型没有遇到过的）测试集来评估模型性能。
⼀、验证（Hold-Out）使⽤这种⽅法时，通常⼤的数据集会被随机分成三个⼦集：1. 训练集：⽤于构建预测模型。
2. 验证集：⽤于评估训练阶段所得模型的性能。
它为模型参数优化和选择最优模型提供了测试平台。
不是所有模型算法都需要验证机。
3. 测试集或之前未遇到的样本⽤于评估模型未来可能的性能。
如果模型与训练集拟合的好于测试集，有可能是过拟合所致。
⼆、交叉验证（Cross-Validation）当仅有有限数量的数据时，为了对模型性能进⾏⽆偏估计，我们可以使⽤k折交叉验证（k-fold cross-validation）。
使⽤这种⽅法时，数据被分成k份数⽬相等的⼦集。
我们构建k次模型，每次留⼀个⼦集做测试集，其他⽤作训练集。
如果k等于样本⼤⼩，这也被称之为留⼀验证（leave-one-out）。
三、分类模型评估3.1混淆矩阵（Confusion Matrix）混淆矩阵显⽰了分类模型相对数据的真实输出（⽬标值）的正确预测和不正确预测数⽬。
矩阵为NxN，其中N为⽬标值（类）数⽬。
这类模型的性能通常使⽤矩阵中的数据评估。
下表为两个类别（阳性和阴性）的2x2混淆矩阵。
术语：· 阳性 (P, positive)· 阴性 (N, Negative)· 真阳性 (TP, truepositive)：正确的肯定。
⼜称：命中 (hit)· 真阴性 (TN, true negative)：正确的否定。
结构方程模型的局部适配度评估方法
结构方程模型（SEM）的局部适配度评估方法摘要结构方程模型（SEM）是一种强大的统计工具，用于建模复杂的因果关系。
然而，传统的适配度评估方法主要集中在整体适配度，这可能掩盖模型中局部的不适配问题。
本文介绍了一种基于图形标准的局部适配度评估方法，旨在帮助研究者更详细地识别和解决模型中的问题。
通过使用图形标准（如d-separation和trek-separation）进行局部适配度评估，可以更准确地了解模型中具体部分的适配度。
本文主要探讨了以下几个方面：1.整体适配度评估与局部适配度评估的对比，介绍了传统评估方法的局限性以及局部适配度评估的优势。
2.图形标准的使用，详细说明了如何使用d-separation和trek-separation来识别模型中的条件独立性和四元组约束。
3.提供了具体的统计测试方法来检验局部适配度，包括条件独立性测试和四元组约束测试。
4.通过多个示例展示了如何应用这些局部适配度评估方法来识别和修正模型中的问题。
通过引入和应用局部适配度评估方法，研究者可以更精确地识别模型中的具体问题区域，在模型拟合过程中做出更有依据的调整和改进，提高模型与数据的匹配度，从而增强研究结果的可信度和有效性。
本文为使用结构方程模型的研究者提供了一种新的视角和工具，有助于克服传统整体适配度评估方法的局限性，提供了更加细致和精确的模型评估方法。
R软件及其相关包如dagitty和lavaan被广泛应用于SEM的局部适配度评估，本文提供了详细的操作步骤和代码示例，展示了如何利用这些工具进行SEM的局部适配度评估。
通过这些方法，研究者可以详细了解模型的不同部分与数据的匹配程度，并对模型进行更精确的调整以改进模型。
引言结构方程模型（SEM）是一种强大的统计工具，用于建模复杂的因果关系。
然而，传统的适配度评估方法主要集中在整体适配度，这可能掩盖模型中局部的不适配问题。
本文介绍了一种基于图形标准的局部适配度评估方法，旨在帮助研究者更详细地识别和解决模型中的问题。
Amos软件介绍
SEM所包含的统计方法
AMOS两大模型
• 1.测量模型
• 2.结构模型
• (潜在变量的路径分析）
• 至少有2潜变量，3个观察变量
结构方程模型的结构
AMOS路径图分析
• AMOS工具栏介绍
路径图
• AMOS工具栏介绍
确定变量
外生变数（自变数）：本身不具有测量误差的变量，
得到最终结果
SEM整体模型适配度的评价指标及其评价标准
AMOS的主要事项
AMOS内建估计方法
• CFA(验证性因素分析）一阶、二阶（高阶）
参考书目
思考1？
AMOS与SPSS最本质的区别？
验证性（有理论或经验的基础）（输图计算）（空白）
分析潜变量 结果更精确 有残差
探索性（输入计算）（表格）
论文中非标准化值和非标准化值的区别
一般来说：标准化值：测显著水平 非标准化值：影响的大小或能力强度
Summary:演示操作
• 打开AMOS界面
• 选择或新建文件—打开
• 绘图—导入数据—分析（estimation、output）
复制路径图到WORD—完成
• 模型的检验
模型的修正
模型的修正就是根据AMOS的输入结构，删除不 合适的路径，调整变量之间的关系，使结果达到符合指 标的要求。
3.SEM模型的功能和优点
表现在：
SEM的优点
• 同时处理多个因变量（回归分析等只能处理一个） • 允许因变量和自变量都含有测量误差（态度、行
为） • 同时估计因子结构和因子关系 • 允许更大弹性的测量模型（一个指标从属于多个
因子、高阶段因子从属关系） • 估计整个模型的拟合程度（可计算不同模型对同
数据模型质量评价指标
数据模型质量评价指标数据模型质量评价指标一个应用能起到的作用基于对数据的收集-整理-分析-展示等工作的开展，任何具有决策性的判断也是基于数据质量及处理方法的合理性、逻辑性等。
而这些相关工作很依赖于数据模型的质量。
数据模型的质量直接能够影响围绕数据开展的所有工作的实际成果。
所以针对数据模型质量的评价就显得具有很重要的意义。
本文通过数据模型质量评价的10个方向开展简要的阐述。
准确性：数据模型是否可以准确反应业务需求。
如果数据模型不能够准确反应业务需求，会令整个数据模型及其实用性和价值大打折扣，很难达到预期效果。
但准确性同样是所有评价要点中最难以实现的。
同理不仅仅是关于数据模型的评价，任何一个应用、平台的建设业务需求方面的准确性都是重中之重。
具体评价准确性的方法有很多，需要从访谈、案例、用户报告、数据库等多个方面查找证据，加以分析。
完整性：数据模型是否完全覆盖业务需求的范围。
所有业务信息是否得到完整的体现，所有技术信息是否已经完整的展现。
是否存在未被响应的需求，是否纯在含糊不清的需求有待澄清。
有一点需要注意，这种完整性的覆盖需要在原有的设计纸面上做适当延伸，具备一定的前瞻性。
规范化：确保模型可以符合第三范式等常见的模式，数据模型中包含概念模型、逻辑模型和物理模型。
例如在概念模型中可以从业务需求、应用范围及实体属性对应关系等方面来进行规范化评定。
逻辑模型中可评价的方法较多,如确保主键是唯一稳定强制的，逻辑模型中不应该存在可重复的索引等。
结构性：结构性可以确保创建的数据模型符合常见的数据模型准则，具备合理结构性的数据模型可以通过工具快速识别模型中的潜在风险。
一般会通过一致性及完整性两方面进行判断。
抽象性：抽象性是一个有意思的概念，是扩展性及适用性的一个中间平衡。
是数据模型的一个重要特征。
增强抽象性意味着扩展性的增强，适用性的降低。
取得平衡是一件重要的工作。
扩展性意味着系统会更加灵活适应更广泛的业务范围。
而适用性意味着模型与实际业务更加贴合，对解决业务面临的困难具有重要意义。
高校数学建模竞赛模型校准效果评价指标体系
高校数学建模竞赛模型校准效果评价指标体系高校数学建模竞赛是一项旨在培养学生创新思维和解决实际问题能力的重要赛事。
在参赛过程中，模型的校准效果评价是评判模型优劣的重要标准之一。
本文将介绍高校数学建模竞赛模型校准效果评价指标体系，旨在帮助参赛队伍更好地评估模型的可信度和准确性。
一、模型校准的概念和重要性模型校准是指通过对现有模型与实际观测数据进行对比和匹配，验证模型的准确性和可用性。
在高校数学建模竞赛中，模型的校准是参赛队伍展示自身能力和解决问题思路的重要环节，也是验证模型解决实际问题能力的重要手段。
一个经过良好校准的模型输出结果与真实数据相符，具备较高的可信度，可用于预测和决策分析。
二、模型校准效果评价指标体系2.1 数据拟合度数据拟合度是评价模型与实际观测数据吻合程度的重要指标。
常用的数据拟合度指标包括残差分析、均方根误差、判定系数以及Kolmogorov-Smirnov检验等。
残差分析能够反映模型对数据的拟合情况，均方根误差衡量了模型误差的大小，判定系数指示了模型对数据变异性的解释程度，Kolmogorov-Smirnov检验用于评估模型输出是否与实际数据符合统计分布特性。
2.2 稳健性稳健性是指模型对观测数据异常值和噪声的抗干扰能力。
模型在现实应用中常常会面临未知的扰动和异常情况，因此稳健性是评价模型可靠性的重要指标之一。
稳健性评价通常通过模型参数估计结果的灵敏度分析和离群值检验来进行。
2.3 预测能力预测能力是评价模型在新数据输入时的输出准确度和稳定性。
模型的预测能力直接影响其在实际问题中的应用效果。
常用的预测能力指标包括预测误差百分比、置信区间和预测分析图等。
预测误差百分比反映了模型预测结果与实际观测值的误差程度，置信区间给出了模型预测结果的可信范围，预测分析图则能够直观地展示模型预测结果与实际观测结果的对比。
2.4 效率效率是评价模型解决问题的时间和计算成本的指标。
在高校数学建模竞赛中，时间是宝贵的资源，因此模型的效率是参赛队伍选择和优化模型的重要参考指标。
Amos实务要求、模型适配
amos实务上的要求、模型识别与适配度一，样本小样本容易导致收敛失败，不恰当的解，低估参数值，因此样本量规定如下：Loehlin(1992)提出，一个有2-4个因素的模型，至少100个样本，200个更好,因此小于100个样本也就不适合使用AmosBentle and Chou (1987)提出样本数至少为估计参数的5倍（根据经验法则估计参数为观察变数的2倍）二，参数估计方法在SEM分析中，提供5种模型估计的方法如图：一般化最小平方法（generalized least squares）未加权最小平方法（unweighted least squares）尺度自由最小二乘法（scale-free least squares）渐进分布自由法（asymptotically distrubution-free）最广泛使用的估计模型为ML估计法。
（kelloway, 1998）只有是大样本并且假设观察数据符合多变量正态性，卡方检验才可以合理使用,但是当观察变量是次序性变量，且严重地呈现偏度或高狭峰等非正态性分布情形时，ML的估计值，标准误和卡方值检验的结果，都是不适当，不可信的，最好使用WLS法（余民宁，2006）或者使用bootstrap。
WLS法不像GLS法与ML法，受到数据须符合多变量正态性的假定限制，但需要很大样本量，一般要1000以上（Diamantopoulos&Siguaw, 2000)。
,GLS与ML法一样。
在估计方法与样本大小关系方面，Hu（1992）与其同事发现，若是样本数据符合正态性假定，则使用ML法的样本数最好大于500，如果样本数少于500，则使用GLS法来估计会获得较佳结果，Boomsma(1987,P.4)建议使用极大似然法估计结构方程模型时，最少样本为200，少于100会得出错误结果。
ADF法样本数要大于1000（Introduction Lisrel-estimation）三，模型模型中潜在因素至少应为2个（Bollen,1989,）量表最好为7点尺度（Lubke&Muthen, 2004）每个潜在构面至少要3个题目，5~7题为佳（Bollen,1989）每一个指标不得横跨到其他潜在因素上（cross-loading<0.4）(Hair et al., 1998)问卷最好引用知名学者，尽量不要自己创造理论框架要根据学者提出的理论作修正模型主要构面维持在5个以内，不要超过7个综上问卷问题题数设置一般在20左右amos模型识别与适配度一，模型基本适配指标在模型基本适配指标验证方面，Bogozzi和Yi（1988）提出以下几个准则（1）估计参数中不能有负的误差方差（2）所有误差变异必须达到显著水平（t值>1.96）（3）估计参数统计量彼此相关的绝对值不能太接近1.（4）潜在变量与其测量指标之间的因素负荷量，最好大于0.6（5）不能有很大的标准误（6）标准化参数<1二，整体模型适配指标（模型外在质量的评估）检验模型参数是否有违规估计现象之后在检验整体模型适配，在AMOS中极大似然比卡方值，其报表会出现3个模型的卡方值，此3个模型为预设模型，饱和模型，独立模型，要检验理论模型与实际数据是否适配或契合，应查看预设模型的CMIN值，若是一个假设模型达到适配，最好能进行模型简约的估计。
R语言（七）-结构方程模型评价
R语言（七）-结构方程模型评价R语言（七）--结构方程模型评价方法一、模型评价任务：评价假设的模型对数据的拟合程度解释：一个拟合优度高的模型并不代表该模型是正确的模型，也不表示该模型有很高的实用性，只能说假设模型比较符合实际数据。
如果无法对估计和检验的结果进行解释，则有时可以根据相关理论来构建假设模型，之后再根据拟合优度指标来评价模型，不应根据拟合优度指标来调整模型。
二、基本拟合优度检验参数检验（模型与实际数据的拟合程度）模型外在质量评估模型拟合优度检验模型内在质量评估模型内在结构拟合优度检验显著性检验（Z value 和 P值）合理性检验（Estimate）参数符号是否合理出现负的误差方差参数的取值范围是否合理潜变量间相关系数的绝对值大于1或接近1因子载荷偏低（小于0.5）出现过大或过小的标准误差参数是否可以得到合理的解释模型最受关注的三个焦点：测量模型的因子载荷因子的方差或协方差结构方程的路径系数三、PLS-SEM的评价方法Bootstrap方法（对数据可放回的重复抽样）函数narm用于忽略NA数据值，naomit用于剔除缺失值odd.ration用于计算比率library(boot)boot（data=a,statistic=OR,R=1000）# quantile()函数可以得到95%的置信区间quantile(a_boot$t,c(0.025,0.975))四、结构方程模型适配性评价指标及标准Default model（预设模型），Saturated model（饱和模型），Independence model（独立模型）。
在模型适配度统计量识别方面需要以Default model（预设模型）为主。
HOELTER为临界样本数CN适配统计量。
1. x2值：显著性概率值p>0.05（未达显著水平），x2使用样本数为100至200；.2. GFI值：>0.90；3. AGFI值：>0.90；4. RMR值：<0.05；5. RMSEA值：<0.05（适配良好），<0.08适配合理；6. NCP值：越小越好，最好是0；7. NFI值：>0.90；8. RFI值：>0.90；9. IFI值：>0.90；10. TLI值：>0.90；11. PGFI值：>0.50；12. PNFI值：>0.50；13. CN值：>200；14. NC值（x2自由度比值）：1<nc<3，表示模型有简约适配度；< p="">NC>5，表示模型需要修正。
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统计检验量
适配的标准或临界值
说明
绝对适配度指标
2值
显著性概率P＞0.05（未达显著水平）
对样本总体多变量正态性和样本大小特别敏感，样本越大，模型遭拒概率越大。适用于多组模型比较，如嵌套模型，等同模型。
GFI值
＞0.90以上
AGFI值
＞0.90以上
RMR值
＜0.05
CAIC
理论模型CAIC值小于独立模型，且小于饱和模型CAIC值
越小表示模型契合度高且模型愈简约。可用于多模型选择。样本大于200且数据要符合多变量正态分布。
SEM内在适配度检验项目与标准
评价项目
适配的标准
所估计的参数均达到显著水平
t绝对值＞1.96，符号与期望的相符
指标变量个别项目的信度高于0.50
NCP值
NCP值越小表示模型较优，90%置信区间包含0
可用于不同模型的比较。
增值适配度指标
NFI值
＞0.90以上
评价不同模型时精确稳定，比较嵌套模型特别有用
TLI值
＞0.90以上
用最大似然估计评价较好，最小二乘较差，可以比较嵌套模型
CFI值
＞0.90以上
用最大似然估计评价较好，最小二乘较差，可以比较嵌套模型。小样本中仍然稳定。
未标准化
SRMR值
＜0.05
介于0到1之间
RMSEA值
＜0.05（适配良好）
＜0.08（适配合理）
0.08＜RMSEA＜0.10，普通适配
惩罚复杂模型。比较稳定，不易受样本规模影响，但小样本中有高估现象。
ECVI值
理论模型ECVI值小于独立模型，且小于饱和模型ECVI值
可用于不同模型的比较，ECVI值越小越好。
R2＞0.50
潜变量的平均方差抽取大于0.50
ρν＞0.50
潜变量的组合信度大于0.60
ρc＞0.60
标准化残差的绝对值小于2.58
标准化残差的绝对值小于2.58
修正指数小于3.84
MI＜3.84
RFI值
＞0.90以上
IFI值
＞0.90以上
简约适配度指标
PGFI值
＞0.50以上
惩罚复杂模型
PNFI值Leabharlann ＞0.50以上自由度不同的模型比较时，差值在0.06-0.09间，视模型间有真实差异存在。惩罚复杂模型
CN值
＞200
表示在统计检验的基础上，接受虚无模型的最大样本数。
NC值（2自由度比值，规范卡方）
1＜NC＜3，表示模型有简约适配度，NC＞5，表示模型需要修正
对样本总体多变量正态性和样本大小特别敏感，不适合小样本数据实用。多组模型比较特别有用。
AIC
理论模型AIC值小于独立模型，且小于饱和模型AIC值
越接近0表示模型契合度高且模型愈简约。可用于多模型选择。样本大于200且数据要符合多变量正态分布。