For illustration, we analyzed the total effect moderation model, the m的简体中文翻译

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For illustration, we analyzed the total effect moderation model, the most general of the eight models shown in Figure 1. This model is represented by Equations 5 and 20, which were estimated using SPSS (Version 14.0; 2005, SPSS Inc.). The regression module was used to estimate coefficients for the full sample, and the constrained nonlinear regression (CNLR) module was used to estimate coefficients from 1,000 bootstrap samples. Unlike the regression module, the CNLR module contains an algorithm that draws bootstrap samples, estimates regression coefficients for each sample, and writes the coefficients to an output file. We used the default loss function of the CNLR module, which minimizes the sum of squared residuals, thereby producing OLS coefficient estimates.
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为了说明起见,我们分析了总效果调节模型,这是图1所示的八个模型中最通用的模型。该模型由方程5和20表示,这些方程是使用SPSS(版本14.0; 2005,SPSS Inc.)估算的。回归模块用于估计整个样本的系数,约束非线性回归(CNLR)模块用于估计1,000个自举样本的系数。与回归模块不同,CNLR模块包含一种算法,该算法绘制引导程序样本,估计每个样本的回归系数,并将这些系数写入输出文件。我们使用了CNLR模块的默认损失函数,该函数将残差平方和最小化,从而产生OLS系数估计。
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为了便于说明,我们分析了总效果缓型模型,这是图 1 所示八个模型中最通用的模型。该模型由公式5和20表示,这些方程是使用SPSS(版本14.0;2005年,SPSS公司)估计的。回归模块用于估计完整样本的系数,并采用约束非线性回归 (CNLR) 模块估计 1,000 个引导样本的系数。与回归模块不同,CNLR 模块包含一种算法,该算法绘制引导样本,估计每个样本的回归系数,并将系数写入输出文件。我们使用CNLR模块的默认损耗函数,将平方残差的总和降至最低,从而产生OLS系数估计值。
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为了说明这一点,我们分析了总体效果调节模型,这是图1所示八个模型中最常见的一个。该模型由方程式5和方程式20表示,方程式使用SPSS(版本14.0;2005,SPSS Inc.)进行估计。回归模型用于估计全样本的系数,约束非线性回归(CNLR)模型用于估计1000个bootstrap样本的系数。与回归模块不同,CNLR模块包含一个算法,该算法绘制引导样本,估计每个样本的回归系数,并将系数写入输出文件。我们使用了CNLR模块的缺省损失函数,它最小化了残差平方和,从而产生OLS系数估计。<br>
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