구조 방정식 모형 플랫폼에서 사용되는 기본 추정 방법은 결측 데이터가 있는지 여부에 따라 달라집니다. 결측 데이터가 없는 경우 구조 방정식 모형 플랫폼에서는 기본적으로 ML(최대 가능도) 추정을 사용합니다. 결측 데이터가 감지되는 경우 플랫폼에서는 기본적으로 FIML(완전 정보 최대 가능도) 추정을 사용합니다. 두 경우 모두 관측된 정보 행렬을 사용하여 표준 오차를 얻습니다. 로버스트 최대 가능도 표준 오차는 "구조 방정식 모형"의 빨간색 삼각형 메뉴에서 추론 > 로버스트 추론 옵션을 사용하여 얻을 수 있습니다. "로버스트 추론" 옵션을 사용하면 비정규 데이터가 있을 때 효율성이 떨어지는 문제를 보완하기 위해 표준 오차에 샌드위치 수정이 적용됩니다. 샌드위치의 빵은 사용자 지정 모형의 관측된 정보 행렬이고, 샌드위치의 고기는 개별 관측값 그래디언트의 외적 합입니다. 이 플랫폼에서는 Newton-Raphson, Quasi-Newton 및 Fisher 스코어링을 포함한 최적화 알고리즘 조합을 추정 프로세스에 사용합니다.
참고: 구조 방정식 모형 플랫폼의 ML 방법은 N - 1이 아니라 표본 크기 N을 추정에 사용합니다.