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1、R-通径分析
参考文献：《基于通径分析的能源消费影响因素研究_宋长鸣》，主要参考1.3节。 其中r11等为自变量的相关系数，r1y等为自变量和因变量的相关系数，p为需要求的。 通径分析的结果即为：矩阵： r11p1,r12p2,r13p3,r14p4,r15p5 r21p1,r22p2,r23p3,r24p4,r25p5 r31p1,r32p2,r33p3,r34p4,r35p5 r41p1,r42p2,r43p3,r44p4,r45p5 r51p1,r52p2,r53p3,r54p4,r55p5 举例： 原始数据： cor.x: cor.y: S.Wright在1921年提出了近交系数的概念和对应的通径分析法（path analysis），这里的通径如何理解？ 许多遗传学教材指出，谱系图可以用配子的流向等价表示成一个有向的网络。但是，在网络科学和图论领域的相关术语中，并没有对应的“通径”一词。表示一系列节点序列的术语只有路径（path）和链（chain）。而且路径（path）的概念似乎也与近交系数计算中的通径不是一回事。 举个例子，下面这个谱系图（我自己想的一个例子）中的G的近交系数该如何求呢？D作为一个中间共祖，G <- E <- D -> F -> G似乎是一个“通径”，它的特征是构成了一个环路，且以共同祖先为中心有双向的箭头，且每个方向的节点序列的字母没有重复。那么，以A为共祖，是否能画出由A到G的一条通径呢？（势必D会经过两次）通径序列中是否可以允许相同个体的重复出现，是否可以出现分支？在这个计算近交系数的问题中，是否是应该先算出D对A的近交系数，再迭代进G对D的近交系数里面，还是说A也可以构成对G的通径，作为求和的一项？B是否可以作为共祖，C是否可以作为共祖？what on earth is path? 为生竞小白随时无偿提供力所能及的帮助 1.我能提供什么？：我曾经学习过三年生物竞赛，理论联赛本省前三，国赛前一百。可以提供理论方面的一些学习建议，做过的题目，个人的笔记，以及书单和看书的具体建议。就算忘得再多，高三毕业之前也应该有本省省一前列水平。但具体的知识，题目我只有周末回家能发。 2.目的：我未来想从事神经科学方面的研究，但根据我个人的兴趣，我本科大概会去学应数、计算机。以后我的生物背景大概会忘记很多。所以希望找到一个有生物背景的神经科学方面的伙伴。你也可以不是神经科学方面的，总之我希望找一些有生物学背景的同伴。 3.如果可以的话，希望你能发一些新的资料过来，或者说一下最近题目、课程提到的新技术，新文献，新发现啥的。当然你不发也没关系。 4.联系方式：c13rra_run1s@163.com 【知乎似乎并不支持放QQ号，请你投个邮件过来我再回信给你】 5.如果你不是生竞生，但又对神经科学感兴趣，从事神经科学方面的工作或有生物背景，我能给你们的帮助就少很多了，如果不嫌弃的话，也欢迎联系我。^v^ 6.这个短文将会加在我所有和生物有关的回答上。 近交系数是一个个体的两个同源基因与共同祖先的同一基因纯合的概率。 从这样一个简单得不能再简单的例子开始，我们来复习一下最简单的通径分析。很容易算出 F4=1\8。从概率的角度来说，为什么？ 1. 首先要注意的是，要乘二——个体1有两个基因座。我们只需要算出一个个体4是纯合子并且个体4的两个基因都来自于个体1的其中一个基因座的概率，再乘2就可以得到对两个基因座的概率了。 2. 尝试计算来自于一个指定的基因座的概率。显然传代2+2次，那么P(个体4是纯合子并且来自于个体1的一个等位基因座)=1/16。再乘二就得到了正确答案。 什么是一条通径？我没有学过图论，不能给出完美的解答。但是凭借直觉，通径肯定不能长成这样（假设最上面的是祖先）—— 也不能长成这样： 之所以要化成对通径的处理是因为我们要避免重复计算。对于第一种情况，很显然，如果7的两个基因都来自于5，那么也一定都来自于4——重复了！对于第二种情况也是如此，但是问题来了—— 思考一下通径，我们能发现通径里面绝对不能有一个更小的通径。也就是说——一个通径对应的事件，就是 个体是纯合子并且两个基因来自于该祖先的同一个基因座 并且（这才是重点），不能来自于另外一个更近的祖先的哪怕两个不同的基因座。这样可以避免重复。但是也可能引入下面这个问题—— F7等于多少？ 首先，很显然这个图中只有一条通径。也就是 4，5，7，6，4。问题来了——上面那个更小的通径，我们知道肯定该有什么用处。并且不难想到它的存在肯定使得F7比只有下面那个通径的情况要大一点。但是，具体要大多少？ 回到概率，大的这一点就是 个体7的两个基因不是来自于个体4同一个基因座，并且来自于个体1的同一个基因座的概率——烂完了，这要怎么算？ 观察一会，可以想到——个体7的两个基因来自于个体7的两个不同基因座的概率和来自个体4的同一个基因座的概率是一样的！假设个体4是A1A2。个体7就可以是A1A1,A2A2和A1A2，A2A1（虽然看起来还是A1A2）。这就不难想到这个多的一点应该就是下面小通径算出来的F7乘上上面小通径算出来的F4！ 这样就有了题主的那个公式 现在，我们通过加入一个修正项，解决了这个问题。 F12是多少？ 我们尝试着计算F12。很显然个体12只有一条通径。我们只要算出F9就能用(1+F9)*1/8算出来。 尝试着算出F9。个体9到个体2，3，5各有一条通径，到个体1有三条通路【这不太容易一眼看出来】。个体5本身也有F5=1/8。F9=3/128【到个体1】+1/32【个体2】+1/32【个体3】+1/8*(1+F5)【个体5】=29/128。F12=(1+F9)/8=157/1024。 有些时候，普通线性回归和logistic回归无法分析时，例如因变量之间也存在一定的相关关系等，就需要使用通径分析 通径分析（path analysis）又称路径分析，是多变量线性回归的扩展。通径分析是根据已有的理论知识，结合实际需要，提出多个变量间因果关系的结构模型，并验证这类带有先验信息的因果模型对样本数据的拟合程度，进而对因果模型进行评价的一种多元统计分析方法。它可以分析多个结果变量与多个原因变量之间的因果效应，他的优点是既可以分析一个变量对另一个变量的直接作用，也可以分析其间接作用[64]。 1）通径分析理论 通径分析理论由三部分组成[65]：通径图、数学模型与通径系数的确定、通径模型的效应分解。 （1）通径图：直观、形象地表达了相关变量间的关系，用数量表示因果关系中原因对结果影响的相对重要程度与性质以及平行关系中的相关重要程度。 （2）数学模型与通径系数的确定：通径分析中，模型拟合是使样本协方差矩阵与模型预测的协方差矩阵之差最小化，其基本假设为观测变量的协方差矩阵是关于参数集的函数。 （3）通径模型的效应分解：由一组线性方程组成的，反映自变量、中间变量、潜变量和因变量之间相互关系的模型，是以多元线性回归方程为基础的模型。主要包括直接效应、间接效应、总效应。 2）相关概念 通径图：用于反映变量之间的相关关系（包括因果关系和相关关系）的图及为通径图[66]。其中，箭头离开的变量为原因变量，箭头所指的则为结果变量。 外生变量和内生变量：模型中不受模型内部变量影响，只受外部变量影响的变量为外生变量，把受模型内部变量影响的变量称为内生变量。 通径系数：描述路径图中变量间的“因果关系”强弱指标称为通径系数。 递归通径模型：如果一个模型中不含有第二种关系，这样的模型称为递归模型，若含有第二种关系，则称为非递归模型，各变量间的关系为线性、可加的因果关系，模型中各内生变量与其外生变量的误差之间或各两个内生变量的误差之间是相互独立。 直接效应：直接效应指由原因变量（外源变量或内生变量）到结果变量（内生变量）的直接影响，用原因变量到结果变量的路径系数来衡量直接效应的大小。 间接效应：间接效应指是指原因变量通过一个或多个中介变量，而对结果变量的间接作用，当只有一个中介变量时，间接效应大小是两个路径系数的乘积。 总效应：总效应是直接效应与间接效应的总和。 误差项：误差项是指测量误差与通径模型中无法解释的变量产生的效应总和。 3）通径分析的步骤 建立一个较优的通径模型一般需要五个步骤：模型设定、模型识别、模型估计、模型评价、模型调试与修改，具体情况见图2-4。本次研究中模型的选择分为三个层次，第一层为根据实际情况将所有可能的影响因素均放入模型，为全模型，第二层为结合实际和相关性分析，将有意义的影响因素放入模型，第三层为结合实际情况、相关性分析以及全模型中回归系数的检验小于0.05等综合情况建立模型，然后对这三种模型进行评估，选出最优模型。通径分析具体步骤 具体操作用Mplus 打开Mplus，编写一下程序（需要根据实际进行修改） DATA: FILE IS D:\a.txt; VARIABLE: NAMES ARE y1-y2 x1-x12; USEVARIABLES ARE y1-y2 x1-x8 x11 x12 ; MODEL: y1 on y2 x1-x8 x11 x12; y2 on x1-x8; OUTPUT: tech4; 然后点run后出来结果如下： 1、相关的拟合指标，标准参照上边标准 2、看各个指标之间的关系，看系数 接下来就是反复的修改模型，模型刚开始可以参考单因素检测的结果和实际情况 找到最合适的拟合情况，同时结合实际情况，确定最终模型 结果反馈： 表1 模型拟合结果 表2 效应分解表 再画一个通径图通径分析步骤以及Mplus操作，以及最终结果如何撰写的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于通径分析步骤以及Mplus操作，以及最终结果如何撰写、通径分析步骤以及Mplus操作，以及最终结果如何撰写的信息别忘了在本站进行查找喔。
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原文地址：http://9qk.net/post/18064.html发布于：2026-02-18
