拟合函数（fit function）

结构方程模型术语。在结构方程模型中，设\(X\)为外生显变量所成的向量（\(q\)维），\(Y\)为内生显变量所成的向量（\(p\)维）。设\(Z={({X}',{Y}')}'\)在总体中真正的协方差矩阵为\(\Sigma\)，根据假设的模型推出的\(Z\)的协方差矩阵为\(\Sigma_E\)，由样本计算的\(Z\)的协方差矩阵为\(S\)，由样本数据估计模型参数后，也就相应地有了\(\Sigma_E\)的估计，记为\(E\)。设\(\overrightarrow{\Sigma}_E\)，\(\overrightarrow{S}\)分别是，\(S\)的下三角元素（包括对角元素）按行顺序排列而成的向量（\((p+q)(p+q+1)/2\)维），称\(L={(\overrightarrow{S}-\overrightarrow{\Sigma}_E)}'W^{-1}(\overrightarrow{S}-\overrightarrow{\Sigma}_E)\)为拟合函数，其中\(W\)是一个正定矩阵。拟合模型是要使拟合函数最小化，在结构方程模型中，不同的参数估计方法（如最小二乘法、广义最小二乘法、极大似然法等）相应选择不同的\(W\)。