최근에 알바고 때문에 인공지능에 대한 관심이 많아지고 있는데요 저는 옛날에 지도교수랑 토픽으로 조금 공부했습니다. 계산기 프로그램 짜기, 이미지 프러세싱, 시뮬레이티드 어니링 알고리듬 등. 토픽이니까 교수는 책 소개해주고 공부는 알아서 하는 것이죠. 최근 딥러닝은 알지 못해서. 조금씩 책 보면서 소개해드리겠습니다. 다음 글은 알바고에 사용된 몬테칼르로 방법에 대해서 한번 쓰겠습니다.
구조방정식에서 측정모형은 대부분 별 문제없는데 인과모형(가설 검증 부분)에서는 잘 안돌아 가는 경우가 많습니다. 대표적인 실수로는
1. 결측값이 있는 경우
이 경우는 세팅에서 평균하고 표준편차를 사전에 설정하는 메뉴에 체크를 해야 합니다. 또 결측값이 있으면 안 나오는 적합도 지수가 있으니까 사전에 데이터에서 결측값을 미리 없애는 것이 좋습니다.
2. 매개변수, 종속변수는 항상 오차항을 하나 더 그려줘야 합니다. 즉 독립변수가 아닌 구성개념에는 항상 오차항을 그려준다는 것을 잊지 말고요. 또 오차항 화살표에는 회귀계수 값을 1로 설정해야 합니다.
3. 구성개념 변수, 즉 잠재변수 이름을 줄 때 데이터에 있는 변수명과 같으면 안됩니다. 잠재변수 이름이 스트레스 일때 데이터에서도 스트레스라는 변수명이 있으면 에러가 납니다. 상관계수 구하려고 데이터에서 스트레스라는 변수를 만드는 경우가 많거든요. 일반적으로 구조방정식 모형에서 측정변수는 데이터에서 가져오기 때문에 문제가 없습니다. 오차항 이름이라든지 잠재변수 이름은 데이터 변수와 일치하면 안됩니다.
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