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它是被公认为最为专业的结构方程建模 (Structural Equation Modeling, 简称 SEM) 分析工具。
标签:模型分析开发商: Scientific Software International
当前版本: v9.3
产品类型:软件
产品功能:算法
平台语言:
开源水平:不提供源码
本产品的分类与介绍仅供参考,具体以商家网站介绍为准,如有疑问请来电 023-68661681 咨询。
During the last thirty eight years, the LISREL model, methods and software have become synonymous with structural equation modeling (SEM). SEM allows researchers in the social sciences, management sciences, behavioral sciences, biological sciences, educational sciences and other fields to empirically assess their theories. These theories are usually formulated as theoretical models for observed and latent (unobservable) variables. If data are collected for the observed variables of the theoretical model, the LISREL program can be used to fit the model to the data.
Today, however, LISREL for Windows is no longer limited to SEM. The latest LISREL for Windows includes the following statistical applications.
* 关于本产品的分类与介绍仅供参考,精准产品资料以官网介绍为准,如需购买请先行测试。
LISREL 用于处理结构方程模型(structural equation modeling)。
PRELIS 用于基本的数据处理和简单的统计分析。
MULTILEV 用于线性和非线性阶层模型分析(hierarchical linear and non-linear modeling)。
SURVEYGLIM 用于广义线性模型(generalized linear modeling)的分析和处理。.
MAPGLIM 用于广义分层线性模型(generalized linear modeling for multilevel data)的处理。
32位应用程序LISREL被用于:
标准结构方程建模
多层次结构方程建模
这些方法可用于以下数据类型:
完整和不完整的复杂调查数据分类和连续变量
完整和不完整的简单随机样本数据分类和连续变量
PRELIS是一个32位的应用程序,可用于:
数据操作
数据转换
数据生成
矩阵的计算
样本矩阵的渐近协方差计算
匹配填充
多重填充
多重线性回归
逻辑回归
单变量和多变量回归审查
多线与极小参差法的探索性因素分析
MULTILEV适合于多级线性与非线性模型的简单随机和复杂多级数据调查设计,支持模型中包含连续和分类响应变量。
SURVEYGLIM适用于广义线性模型的简单随机和复杂多级数据调查设计,模型可用于以下类型的抽样分布:
多项分布
伯努利分布
二项分布
负二项分布
泊松分布
正常分布
γ分布
逆高斯分布
MAPGLIM可通过实施最大后验法(Maximum A Posteriori,MAP)将广义线性模型与多层次数据进行拟合。
The 32-bit application LISREL is intended for:
These methods are available for the following data types:
PRELIS is a 32-bit application which can be used for:
MULTILEV fits multilevel linear and nonlinear models to multilevel data from simple random and complex survey designs. It allows for models with continuous and categorical response variables.
SURVEYGLIM fits Generalized LInear Models (GLIMs) to data from simple random and complex survey designs.
Models for the following sampling distributions are available.
MAPGLIM implements the Maximum A Priori (MAP) method to fit generalized linear models to multilevel data.
更新时间:2017-05-09 14:48:06.000 | 录入时间:2013-10-24 10:40:39.000 | 责任编辑:陈俊吉
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