Résumé 140 :
Estimation par algorithme EM pour modèles à facteurs et à équations structurelles
Tami, Myriam ; Bry, Xavier ; Lavergne, Christian
I3M
Introduits dans les années 1970 par Jöreskog, les modèles d'équations structurelles à facteurs permettent de mettre en relation des variables non observables, dites latentes. À l'origine, ces modèles avaient, pour seule méthode d'estimation des paramètres, l'analyse de la structure de covariance connue sous le nom de LISREL (LInear Structural RELations). Cette dernière peut être fondée sur un critère de maximum de vraisemblance ou d'autres critères. Depuis, d'autres méthodes plus rapides, car fondées sur des composantes, ont été proposées. Il y a eu tout d'abord, PLS-PM (Partial Least Squares Path Modeling) de Wold (1985), suivie par GSCA (Generalized Structured Component Analysis) de Hwang et Takane (2004) puis RGCCA (Regularized Generalized Canonical Correlation Analysis) de Tenenhaus (2011) et THEME (THematic Equation Model Explorer) de Bry (2012). Nous proposons ici, dans le cadre des modèles d'équations structurelles à facteurs, une méthode d'estimation fondée sur l'algorithme EM. Nous présenterons une application de cette méthode sur des données réelles.