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结构方程模型（Structural Equation Modeling,SEM）是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。模型中既包含有可观测的显在变量，也可能包含无法直接观测的潜在变量。结构方程模型可以替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等方法，清晰分析单项指标对总体的作用和单项指标间的相互关系。
Identifiable Multi-View Causal Discovery Without Non-Gaussianity
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Functional structural equation modeling with latent variables
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Neighborhood Disparities in Smart City Service Adoption
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Root cause discovery via permutations and Cholesky decomposition
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Identification and estimation of mediational effects of longitudinal modified treatment policies
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Network Structural Equation Models for Causal Mediation and Spillover Effects
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Examination of Nonlinear Longitudinal Processes with Latent Variables, Latent Processes, Latent Changes, and Latent Classes in the Structural Equation Modeling Framework: The R package nlpsem
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Root cause discovery via permutations and Cholesky decomposition
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Improved LM Test for Robust Model Specification Searches in Covariance Structure Analysis
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Root cause discovery via permutations and Cholesky decomposition
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LoSAM: Local Search in Additive Noise Models with Unmeasured Confounders, a Top-Down Global Discovery Approach
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Promoting the Culture of Qinhuai River Lantern Shadow Puppetry with a Digital Archive and Immersive Experience
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Can metacognition predict your success in solving problems? An exploratory case study in programming
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Multilevel testing of constraints induced by structural equation modeling in fMRI effective connectivity analysis: A proof of concept
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Adoption of smartphones among older adults and the role of perceived threat of cyberattacks
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参考链接
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统计学
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