amos 极大似然拟合

### 使用 AMOS 进行极大似然估计的模型拟合

在 AMOS 中进行极大似然估计（Maximum Likelihood, ML），需遵循特定的操作流程来设置分析属性并执行模型拟合。

#### 设置参数估计方法

为了指定使用极大似然估计作为参数估计的方法，应当通过菜单栏中的 `View` -> `Analysis Properties...` 打开对话框。在此窗口内的 `Estimation` 标签页下，默认情况下已经选择了极大似然选项[^1]。如果未被选中，则应手动勾选以确保采用此方法。

#### 配置额外选项

除了基本的选择外，还可以考虑调整其他相关配置项：

- **处理缺失数据**：可以选择 Full Information Maximum Likelihood (FIML)，它允许直接利用含有部分观测的数据集而无需事先删除或填补缺失值。

- **多组比较或多水平建模**：如果有多个群体或是层次结构的数据，可以在相应的标签页里定义这些特性，并保持极大似然作为主要估算手段不变。

#### 实施模型拟合过程

完成上述设定之后，返回主界面绘制路径图表示理论假设关系。接着点击工具条上的 “Calculate Estimates” 按钮启动计算程序；此时AMOS即运用所选定的最大似然算法求解最优参数组合[^4]。

# Python 并不适用于操作 AMOS GUI，这里仅提供概念性的伪代码说明
model = amos.Model()
model.set_estimation_method('maximum_likelihood')
results = model.fit(data)
print(results.summary())