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Excelで学ぶ共分散構造分析とグラフィカルモデリング

林先生に大分前にお薦めされて買った本。やっと主要な部分（7章くらいまでざざっと）は目を通した。マルチコモドキの話はおもしろい。

実際には一方が増えるにつれて他方も増える（減る）という関係があったとしても，偏回帰係数には「他の変数は同じ」という条件下の効果が表現されることになります。この食い違いこそがマルチコモドキの問題の本質であると，著者は考えます。

真偽はよくしりませんが，偏回帰係数が「他の説明変数の値が同じという条件で，その説明変数1単位の増し分に対する目的変数の増し分の期待値（p77）」という定義であれば，相関の高い変数を重回帰分析にいれた場合は，この仮定が崩れて（変なことが起きて）いるというのは，ほうほうという感じではあります。また，「マルチコモドキがあるときの偏回帰係数を解釈しよう（p87）」というのも，なるほどなぁと思いました。

で，肝心の本題なのですが，Excelをちゃんといじってないせいか，なんとなくやれることはわかったのですが，ちょっと実践でやらないことには見に入らないかなぁという印象です*1。前半の章は易しい感じがするのですが，構造方程式モデリングやグラフィカルモデリングの話に入ると，大分話がはしょられている（説明が足りない）感じがするのは気のせいでしょうか（単なる感覚で不明）。とりあえず，GM→SEMみたいな流れが役に立ちそう。ということみたいです。あと，明示的に階層的な構造がデータにあったりすると，役に立ちそう？。これって，やはり正規分布以外の分布でもできるのかなぁ*2というのがちょっと素朴な疑問。とりあえず，モチベーションが上がらないので，ここでやめとく。

*1:そういう意味で演習の章を読んだ方が良かったのかもしれませんが，それまでにちょっとダレました。

*2:できそう