OpenMx

OpenMx

Парадигма	Моделирование структурных уравнений
Разработано	Команда OpenMx
Разработчик	Основная команда разработчиков OpenMx
Впервые появился	2010 [1]
Стабильный релиз	2.19.8 [2] / 24 сентября 2021 г. ; 3 года назад ( 2021-09-24 )
Предварительный релиз	Бета / 19 июля 2017 г. ; 7 лет назад ( 2017-07-19 )
Дисциплина печати	Динамичный
ОС	Кроссплатформенный
Лицензия	Лицензия Apache , версия 2.0
Веб-сайт	openmx.ssri.psu.edu
Под влиянием
Мх, Р
Под влиянием
metaSEM; simsem и semTools, Onyx, вспомогательная библиотека umx

OpenMx — это программа с открытым исходным кодом для расширенного моделирования структурных уравнений . Она работает как пакет под R. Кроссплатформенная, работает под Linux, Mac OS и Windows. ^[2]

OpenMx состоит из библиотеки функций и оптимизаторов R, поддерживающих быструю и гибкую реализацию и оценку моделей SEM . Модели можно оценивать на основе как необработанных данных (с моделированием FIML), так и матриц корреляции или ковариации. Модели могут обрабатывать смеси непрерывных и порядковых данных. Текущая версия — OpenMx 2, ^[3] и доступна на CRAN .

Анализ путей , анализ подтверждающих факторов , моделирование скрытого роста , анализ посредничества — все это реализовано. Модели множественных групп легко реализуются. Когда модель запускается, она возвращает модель, и модели можно обновлять (добавление и удаление путей, добавление ограничений и равенств; присвоение параметрам одинаковой метки уравнивает их). Инновацией является то, что метки могут состоять из адресов других параметров, что позволяет легко реализовывать ограничения для параметров по адресу.

Модели RAM возвращают стандартизированные и сырые оценки, а также ряд индексов соответствия ( AIC , RMSEA, TLI , CFI и т. д.). Доверительные интервалы оцениваются надежно.

Программа имеет встроенную параллельную обработку через ссылки на параллельные среды в R и в целом использует преимущества среды программирования R.

Пользователи могут расширить пакет функциями. Они использовались, например, для реализации индексов модификации.

Модели могут быть записаны в форме «pathic» или «matrix». Для тех, кто мыслит в терминах моделей путей, пути указываются с помощью mxPath() для описания путей. Для моделей, которые лучше подходят для описания в терминах матричной алгебры, это делается с помощью аналогичных функциональных расширений в среде R, например mxMatrix и mxAlgebra.

Код ниже показывает, как реализовать простой подтверждающий факторный анализ в OpenMx, используя либо формат пути, либо матричный формат. Модель представлена ​​здесь:

Ниже приведен код для реализации, запуска и печати сводки для оценки однофакторной модели пути с пятью индикаторами.

требуют ( OpenMx ) данные ( demoOneFactor ) манифесты <- имена ( demoOneFactor ) скрытые <- 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 ))                     

Ниже приведен код для реализации, запуска и печати сводки для оценки однофакторной модели пути с пятью индикаторами.

библиотека ( OpenMx ) данные ( demoOneFactor ) df = cov ( demoOneFactor )  m1 <- mxModel ( "Один фактор" , mxMatrix ( "Полный" , nrow = 5 , ncol = 1 , значения = 0,2 , свободно = ИСТИНА , имя = "A" ), mxMatrix ( "Симметрия" , nrow = 1 , ncol = 1 , значения = 1,0 , свободно = ЛОЖЬ , имя = "L" ), mxMatrix ( "Диаграмма" , nrow = 5 , ncol = 5 , значения = 1,0 , свободно = ИСТИНА , имя = "U" ), mxAlgebra ( A %*% L %*% t ( A ) + U , имя = "R" ), mxExpectationNormal ( ковариация = "R" , dimnames = names ( demoneFactor )), mxFitFunctionML (), mxData ( df , тип = "cov" , numObs = 500 ) ) сводка ( mxRun ( m1 ))                                                                      

• Домашняя страница