1、 一种是计算数据中observed variables indicators (变量)
之间的相关系数(correlations)的个数,一般用k来表示变量的个数,其相关系数的个数则为 k X
(k–1) / 2。如你的例子中有12个变量,它们之间的相关系数应该有12 X 11 / 2 = 66。
2、另一种是计算数据所有变量之间的variance-covariance (方差-协方差) 的个数,公式为 k X (k + 1) / 2。在本例中,共有
12 X 13 /2 = 78。
3、“模型所需的信息”也有两种对应的算法。与相关系数对应的算法是模型中所需估计的parameters
(参数),包括factor loadings (因子负荷,即λ,本例中有12个)、coefficients of exogenous factors
(自变量因子对因变量因子的影响系数,即γ,本例中有2个)、 coefficients of endogenous factors
(因变量因子对因变量因子的影响系数,即в,本例中有1个),三者相加共有 12 + 2 + 1 = 15个参数需要被估计。
如果按方差-协方差计算的话,那么需要被估计的参数,除了以上的λ、γ和в以外,还需要加上每个errors
of indicators(变量的残差,即δ和ε,本例中有12个),四者相加为 12 + 2 + 1 + 12 = 27。
对于快速地检测电子束曝光制造出的小纳米结构的尺寸和缺陷并保证其不受到损伤是纳米加工进入10nm尺度面临的另一重大技术问题。同时,在集成电路制造中,多层制造需要对标记进行极高精度的检测"显然,光学的无损伤检测方式己无法应用于10nm尺度范围,因此基于能量束的检测方法是必须采取的方式"。目前工业界采用CD一SEM对小特征尺寸进行测量。
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