鈴木＠日経リサーチです
単純な多重指標モデル：
v1 <-- +----+ +----+ --> v3
| f1 | --> | f2 |
v2 <-- +----+ +--- + --> v4
を識別させるための制約の仕方（プログラムの指定法）として，
（１）外生変数f1（ξ）の分散は推定すべき自由母数だけれど尺度不定だから
φ=1と制約し，f2（η）の方は関数関係の制約は避けてλ=1とする．
（２）それなら数学的には同じだからシンプルな約束事にして，いつでも各f
の１個のλを１に固定することにして，f1（ξ）の分散は自由母数とする．
の２通りがありますが，共分散構造分析が大衆化してくると（つまり本屋で買
ってきた参考書を片手にデータ解析する人々が増えてくると），
（３）各fの１個のλを１に，かつφ=1に固定する．
というプログラムを書く初学者も出てきて，しかもソフトウエアは黙って違う
標準解を出力する．（逆に，すべて自由母数として書いたりすると，自由度な
どおかしなことになるが，多くのソフトウエアは警告程度はしつつ内部で制約
しながら，標準解だけは正しく出力する）．
豊田さんの書かれた入門は一貫して（２）で，狩野さんの書かれた入門は一貫
して（１）であると思います．ところで，（３）の場合は，数理的にはどうい
う状況になってしまうのでしょうか．
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