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许可形式单机
原产地美国
介质下载
适用平台windows
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LISREL是协方差结构模型的统计分析的软件名。20 世纪 70 年代由杰斯考柯和西尔奥推出并逐步完善,有多种版本。由此使协方差结构模型的统计分析思想广泛普及。人们习惯上用它作为协方差结构模型的一种称谓。该软件程序依据样本协方差矩阵进行分析、估计参数,提供了多种估计参数的迭代方法:(1) 不加权小二乘法(ULS);(2)广义小二乘法(GLS);(3)大似然法(ML);(4)一般加权小二乘法(WLS);(5)对角一般加权小二乘法(DWLS);(6)工具变量法(IV);(7)两段小平方法(TSLS) 等。上述迭代方法对数据分布,样本容量(一般要大于 100)、测量水平(一般为等距或等比数据)有限制性要求,数据分布应服从多元正态。
LISREL不仅能处理结构方程模型,还能用于其他统计应用中:
LISREL:结构方程模型
PRELIS:数据处理与基本统计分析
MULTILEV:分层线性和非线性建模
SURVEYGLIM:广义线性模型
MAPGLIM:多级数据的广义线性建模
LISREL可以用来处理
标准结构方程模型
多级结构方程模型
处理数据类型包括
分类和连续变量的完整和不完整的复杂调查数据
分类变量和连续变量的完全不完全随机样本数据
PRELIS
数据处理
数据转换
数据生成
计算矩阵
计算样本矩的渐近协方差矩阵
归责的匹配
多重估算
多元线性回归分析
Logistic回归
单变量多元删失回归
ML和MINRES探索性因子分析
MULTILEV
MULTILEV拟合简单随机和复杂调查设计中的多级线性和非线性模型到多级数据。它允许具有连续和明确的响应变量的模型。
SURVEYGLIM
SURVEYGLIM拟合简单随机和复杂调查设计中的广义线性模型(GLIMs)到数据中。可用的抽样分布模型如下:
Multinomial
Bernoulli
Binomial
Negative Binomial
Poisson
Normal
Gamma
Inverse Gaussian
MAPGLIM
MAPGLIM执行 Maximum A Priori (MAP)法来拟合广义线性模型到多级数据中。
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LISREL不仅能处理结构方程模型,还能用于其他统计应用中:
LISREL:结构方程模型
PRELIS:数据处理与基本统计分析
MULTILEV:分层线性和非线性建模
SURVEYGLIM:广义线性模型
MAPGLIM:多级数据的广义线性建模
LISREL可以用来处理
标准结构方程模型
多级结构方程模型
处理数据类型包括
分类和连续变量的完整和不完整的复杂调查数据
分类变量和连续变量的完全不完全随机样本数据
RELIS
数据处理
数据转换
数据生成
计算矩阵
计算样本矩的渐近协方差矩阵
归责的匹配
多重估算
多元线性回归分析
Logistic回归
单变量多元删失回归
The term "ordinal" is applied to variables where the response measure of interest is measured in a series of ordered categories. Examples of such variables include Likert scales and psychiatric ratings of severity. Nominal and ordinal outcome models can be seen as generalizations of the binary outcome model. The ordinal model becomes important when the outcome variable is not dichotomous, or not truly continuous. If an ordinal outcome is analyzed within a continuous model, such a model can yield predicted values outside the range of the ordinal variable. As with binary data, some transformation or link function becomes necessary to prevent this from happening. The continuous model can also yield correlated residuals and regressors when applied to ordinal outcomes because the continuous model does not take the ceiling and floor effects of the ordinal outcome into account. This can then result in biased estimates of regression coefficients, and is most critical when the ordinal variable in question is highly skewed.
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LISREL结构方程模型软件
SSI创建于1971年,旨在应用统计理论,开发新的统计软件和完善已有的统计软件。产品被广泛应用于统计、社会科学、医药健康、教育、经济、工商管理、市场、环境科学、工程以及其他研究领域。每年,通过应用SSI软件得出的结果而在国际性刊物上发表的不计其数。
SURVEYGLIM
SURVEYGLIM拟合简单随机和复杂调查设计中的广义线性模型(GLIMs)到数据中。可用的抽样分布模型如下:
Multinomial
Bernoulli
Binomial
Negative Binomial
Poisson
Normal
Gamma
Inverse Gaussian
MAPGLIM
MAPGLIM执行 Maximum A Priori (MAP)法来拟合广义线性模型到多级数据中。
操作系统
LISREL软件只适用于Windows操作系统。
SURVEYGLIM is a 64-bit application that fits Generalized LInear Models (GLIMs) to data from simple random and complex survey designs. Models for the Multinomial, Bernoulli, Binomial, Negative Binomial, Poisson, Normal, Gamma, and Inverse Gaussian sampling distributions are available.
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The results above implies that the attitudes towards home and school, GPA score and self-esteem around
peers exert a statistically significant influence on work ethics if a significance level of 5% is used. In
addition, it show that attitude towards school, GPA score and socio-economic status exert a statistically
significant influence on self-esteem around peers.
The estimated covariance matrix of the exogenous variables of the model in Figure 1 is listed in the
following text editor window.
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