Computation of maximum likelihood estimates in cyclic structural equation models
含反馈环的结构方程模型中最大似然估计的计算AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要中的结构方程模型属于一般统计模型，未说明经济结构估计或因果识别，故不据名称归类。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
含反馈环的结构方程模型中最大似然估计的计算
- 研究问题
- 研究线性结构方程模型存在反馈环时，如何构造可计算的最大似然更新，并判定每个局部优化问题何时有唯一解。
- 方法与思路
- 作者提出逐变量循环的块坐标下降法，每步仅更新与该变量相关的参数，并利用模型混合图刻画算法的良定义性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称即使存在反馈环，各块更新仍可闭式求解；对一般数据和起点下更新唯一的模型，给出可多项式时间检查的图准则。
- 阅读关注点
- 应核对混合图准则、一般数据与起点的含义，以及块更新唯一性、算法整体收敛和最大似然全局解之间的关系。
- 阅读边界
- 仅依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明整体收敛或全局最优保证，也不能据此确认经济结构识别。
原文摘要
Software for computation of maximum likelihood estimates in linear structural equation models typically employs general techniques from nonlinear optimization, such as quasi-Newton methods. In practice, careful tuning of initial values is often required to avoid convergence issues. As an alternative approach, we propose a block-coordinate descent method that cycles through the considered variables, updating only the parameters related to a given variable in each step. We show that the resulting block update problems can be solved in closed form even when the structural equation model comprises feedback cycles. Furthermore, we give a characterization of the models for which the block-coordinate descent algorithm is well defined, meaning that for generic data and starting values all block optimization problems admit a unique solution. For the characterization, we represent each model by its mixed graph (also known as path diagram), which leads to criteria that can be checked in time that is polynomial in the number of considered variables.