OpenMx - OpenMx

OpenMx
OpenMxguineapig.png
Paradigma Modelagem de equações estruturais
Projetado por OpenMx Equipe
Desenvolvedor A Equipe OpenMx Development Core
Apareceu pela primeira vez 2010
Versão estável
2.7.12 [2] / 07 de julho de 2017 ; 16 meses atrás ( 2017/07/07 )
Release Preview
Beta / 19 julho de 2017 ; 15 meses atrás ( 2017/07/19 )
disciplina Typing Dinâmico
OS Multi-plataforma
Licença Apache License , Versão 2.0
Local na rede Internet openmx.ssri.psu.edu
Influenciado por
Mx , R
Influenciado
metaSEM ; simsem e semTools , Onyx , biblioteca auxiliar UMX

OpenMx é uma fonte aberta programa para estendido modelagem de equações estruturais . Funciona como um pacote em R . Multiplataforma, ele é executado no Linux, Mac OS e Windows.

visão global

OpenMx consiste de uma biblioteca R de funções e os optimizadores de apoio a uma aplicação rápida e flexível e estimativa de SEM modelos. Os modelos podem ser estimados com base em ambos dados em bruto (com FIML modelagem) ou sobre matrizes de correlação ou covariância. Os modelos podem lidar com misturas de dados contínuos e ordinais. A versão atual é OpenMx 2, e está disponível no CRAN .

Análise do caminho , análise fatorial confirmatória , modelagem do crescimento latente , análise de Mediação são todas implementadas. Vários modelos do grupo são implementadas rapidamente. Quando um modelo é executado, ele retorna um modelo, e os modelos podem ser atualizados (acrescentando caminhos de anúncios removendo, adicionando restrições e igualdades. Dando parâmetros o mesmo rótulo equivale eles). Uma inovação é que os rótulos podem consistir de endereço de outros parâmetros, permitindo a fácil implementação de restrições sobre os parâmetros de endereço.

Modelos RAM retornar estimativas padronizadas e matérias, bem como uma gama de índices de ajuste ( AIC , RMSEA , TLI , CFI etc.). Intervalos de confiança são estimadas de forma robusta.

O programa tem processamento paralelo built-in através de links em paralelo ambientes em R, e em geral aproveita o ambiente: R programação.

Os usuários podem expandir o pacote com funções. Estes têm sido usados, por exemplo, para implementar índices de modificação.

Os modelos podem ser escritos em qualquer uma forma "pática" ou "matriz". Para aqueles que pensam em termos de modelos de caminhos, os caminhos são especificados usando mxPath () para descrever caminhos. Para os modelos que são mais adequadas à descrição, em termos de álgebra de matrizes, isto é feito utilizando extensões funcionais semelhantes no ambiente de R, por exemplo mxMatrix e mxAlgebra.

O código abaixo mostra como implementar uma simples análise factorial confirmatória em OpenMx, usando qualquer um dos circuitos de matriz ou formatos. O modelo é diagramado aqui:

Um fator latente {{análise fatorial confirmatória | CFA}} de 5 manifesto (medidos) variáveis.

Exemplo especificação modelo caminho

Abaixo está o código para implementar, executar e imprimir um resumo para estimar um modelo de caminho de um fator com cinco indicadores. 

require(OpenMx)
data(demoOneFactor)
manifests <- names(demoOneFactor)
latents <- c("G")

m1 <- mxModel("One Factor", type="RAM",
              manifestVars = manifests,
              latentVars = latents,
              mxPath(from=latents, to=manifests),
              mxPath(from=manifests, arrows=2),
              mxPath(from=latents, arrows=2, free=FALSE, values=1.0),
              mxData(cov(demoOneFactor), type="cov", numObs=500)
              )
summary(mxRun(m1))

especificação matriz Exemplo

Abaixo está o código para implementar, executar e imprimir um resumo para estimar um modelo de caminho de um fator com cinco indicadores. 

library(OpenMx)
data(demoOneFactor)
df = cov(demoOneFactor)

m1 <- mxModel("One Factor",
              mxMatrix("Full", nrow = 5, ncol = 1, values = 0.2, free = TRUE,  name = "A"),
              mxMatrix("Symm", nrow = 1, ncol = 1, values = 1.0, free = FALSE, name = "L"),
              mxMatrix("Diag", nrow = 5, ncol = 5, values = 1.0, free = TRUE,  name = "U"),
              mxAlgebra(A %*% L %*% t(A) + U, name="R"),
              mxExpectationNormal(covariance= "R", dimnames = names(demoOneFactor)),
              mxFitFunctionML(),
              mxData(df, type = "cov", numObs=500)
              )
summary(mxRun(m1))

Referências

  1. ^ Versão 1.0 Anunciando OpenMx 1, A Equipe de Desenvolvimento OpenMx, disponível no site da OpenMx
  2. ^ S. Boker, M. Neale, H. Maes, M. Wilde, M. Spiegel, T. tijolo, J. Spies, R. Estabrook, S. Kenny, T. Bates, P. Mehta e J. Fox. (2011). OpenMx: An Open Source Extensão Modelagem de Equações Estruturais Framework. Psychometrika , 76 , [1]
  3. ^ Neale, Michael C .; Hunter, Michael D .; Pritikin, Joshua N .; Zahery, Mahsa; Tijolo, Timothy P .; Kirkpatrick, Robert M .; Estabrook, Ryne; Bates, Timothy C .; Maes, Hermine H .; Boker, Steven M. (2015). "OpenMx 2.0: Extensão de Equações Estruturais e Modelagem Estatística". Psychometrika . doi : 10,1007 / s11336-014-9435-8 . ISSN  0033-3123 .

links externos